De îndată ce Lorenz a publicat rezultatele muncii sale în 1963, comunitatea științifică a luat cunoștință. Imagini cu atractor său ciudat începe să apară peste tot, iar oamenii au vorbit, cu mai mult de un pic de entuziasm, despre această frontieră desfășurare a științei în cazul în care indeterminismului, nu determinism, a decis. Și totuși haosul cuvântul încă nu a apărut ca eticheta pentru acest nou domeniu de studiu. Asta ar veni de la un matematician soft-vorbit de la Universitatea din Maryland.
Smale Horseshoe
Stephen Smale, un destinatar Medalia Fields în 1966, a îndreptat atenția spre sisteme dinamice, fără să știe despre munca lui Lorenz. Dar, ca meteorologul MIT, Smale a fost capabil să dezvolte un model care a făcut posibilă pentru a vedea efectele de haos. Este cunoscut acum ca potcoavă Smale, și funcționează ca aceasta: Ia un dreptunghi din material flexibil și strângeți-l într-o bară orizontală. Ia un capăt al barei și, trăgând și îndoire, formează o forma de potcoava. Acum încorpora potcoavă într-o a doua dreptunghi și repetați întregul proces. Pe măsură ce ori, îndoiți și întinde materialul, la fel ca un producator de produse de patiserie de lucru o minge de aluat, este imposibil de ghicit în cazul în care două puncte, side-by-side la început, se va termina. Repetați procesul, și două puncte de pornire se va ajunge în locuri complet diferite de fiecare data.
Biologie Populație și Bifurcation
În timp ce Edward Lorenz studiat în liniște vremea în Massachusetts, un om de stiinta australian-nascut pe nume Robert May încerca să sparge codul de un alt domeniu - biologia populației. Mai nu a fost un biolog tipic, câmpuri și păduri catalogul lucrurile vii de roaming. În schimb, el a folosit tehnici matematice pentru a modela cum populațiile de animale s-ar putea schimba în timp dat un anumit set de condiții de pornire. Munca sa l-au dus la o formulă util, cunoscut sub numele de ecuația diferența logistic, care ia permis sa se prevada populațiilor de animale destul de bine. Ecuația arata ca aceasta:
X n + 1 = rx n (1 - x
