iniciar con el caos

La teoría de las estructuras disipativas, o también conocidas como teoría del caos, tiene como principal representante al químico belga Ilya Prigogine, plantea que el mundo no sigue estrictamente el modelo del reloj, previsible y determinado, sino que tiene aspectos caóticos. El observador no es quien crea la inestabilidad o la imprevisibilidad con su ignorancia: ellas existen de por sí, y un ejemplo típico es el clima. Los procesos de la realidad dependen de un enorme conjunto de circunstancias inciertas, que determinan por ejemplo que cualquier pequeña variación en un punto del planeta, genere en los próximos días o semanas un efecto considerable en el otro extremo de la tierra.

El caos y los sistemas caóticos no implican necesariamente desorden en el sentido literal y popular de la palabra; los sistemas no lineales son sistemas irregulares, altamente impredecibles, que se manifiestan en muchos ámbitos de la vida y en la naturaleza, pero que no se puede decir que tengan comportamientos sin ley, dado que existen reglas que determinan su comportamiento, aunque éstas sean difíciles de conocer en muchas ocasiones.

En primer lugar hay que destacar que, a diferencia de lo que ocurre en el lenguaje coloquial en el que el término caos es sinónimo de desorden o falta de estructura, cuando se habla en ciencia de caos nos referimos a caos determinista. Es decir una conducta compleja e impredecible pero que se deriva de ecuaciones o algoritmos bien definidos matemáticamente.

Una de las definiciones operacionales quizás más sencilla y fácil de entender de caos es la de extrema sensibilidad a las condiciones iniciales. Es decir, existe caos cuando en un sistema dos
sucesos que empiezan en condiciones iniciales muy próximas evolucionan de manera diferente de forma, que se separan exponencialmente en el espacio de las fases. Así, se puede decir que se pierde la memoria de las condiciones iniciales de que se partía. Esto tiene una consecuencia muy importante y es que en el régimen caótico es imposible realizar predicciones a largo plazo, ya que
nunca se van a poder conocer las condiciones iniciales del sistema con infinita precisión.

Antony gormley,2005