नियतात्मक प्रणालियाँ बनाम संभाव्य प्रणालियाँ

नियतात्मक प्रणालियाँ क्या है?

फिजिकल फ्रेमवर्क जहां भविष्य की स्थिति पूरी तरह से शुरुआती स्थितियों और तय नियमों से तय होती है, और मौके के लिए कोई जगह नहीं छोड़ती।

• वे सख्त कॉज़ल पाथ को फॉलो करते हैं जहाँ इनपुट का एक खास सेट हमेशा एकदम वही आउटपुट देगा।
• क्लासिकल मैकेनिक्स, जिसमें न्यूटोनियन प्लैनेटरी ऑर्बिट भी शामिल हैं, इस प्रेडिक्टेबिलिटी का सबसे बड़ा उदाहरण है।
• मैथमेटिकली, वे डिफरेंशियल इक्वेशन से कंट्रोल होते हैं जिनमें दी गई शुरुआती कंडीशन के लिए यूनिक, सिंगल-वैल्यू वाले सॉल्यूशन होते हैं।
• केओस थ्योरी यह साबित करती है कि अगर शुरुआती हालात थोड़े बदल जाएं, तो ये सिस्टम असल में अनप्रिडिक्टेबल हो सकते हैं, हालांकि वे पूरी तरह से डिटरमिनिस्टिक रहते हैं।
• वे मानते हैं कि सिस्टम के अंदरूनी रास्ते में कोई बड़ा बदलाव किए बिना, पूरी तरह से मेज़रमेंट एक्यूरेसी थ्योरी के हिसाब से मुमकिन है।

संभाव्यता प्रणालियाँ क्या है?

फिजिकल फ्रेमवर्क जहां नतीजे अपने आप अनिश्चित होते हैं, और संभावित हकीकतों के स्पेक्ट्रम को मैप करने के लिए स्टैटिस्टिकल मॉडल की ज़रूरत होती है।

• वे किसी अकेली, पक्की भविष्य की घटना को बताने के बजाय प्रोबेबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन का इस्तेमाल करके घटनाओं को बताते हैं।
• क्वांटम मैकेनिक्स इस फ्रेमवर्क पर निर्भर करता है क्योंकि वेव फंक्शन किसी पार्टिकल को किसी खास स्टेट में खोजने का चांस सिर्फ़ देते हैं।
• स्टैटिस्टिकल मैकेनिक्स इस तरीके का इस्तेमाल गैसों जैसे खरबों मूविंग एटम वाले मैक्रो-स्केल सिस्टम को मैनेज करने के लिए करता है।
• इन सिस्टम में मेज़रमेंट अक्सर स्टेट को डिस्टर्ब कर देते हैं, जिससे बाद के ऑब्ज़र्वेशन की संभावनाएँ पूरी तरह बदल जाती हैं।
• रैंडमनेस या तो प्रकृति की एक बुनियादी प्रॉपर्टी हो सकती है, जैसा कि क्वांटम थ्योरी में है, या अधूरे इंसानी डेटा का नतीजा हो सकती है।

तुलना तालिका

विस्तृत तुलना

लाभ और हानि