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Kleine Ursache, große Wirkung. Über die Grenzen der Berechenbarkeit (1)

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This medium is part of the overall work Radiokolleg

Catalog slip

Title Kleine Ursache, große Wirkung. Über die Grenzen der Berechenbarkeit (1)
Playing time
Authors and Contributors Zeller, Franz [Gestaltung] [GND ]
Mayer, Maria [Gestaltung]
ORF Radio Österreich 1 [Sendeanstalt]
Date 2001.04.30 [Sendedatum]
Keywords Bildung ; Wissenschaft und Forschung ; Ingenieurswissenschaften ; Radiosendung-Sendematerial
Type audio
Format DFMP3 [Dateiformat: MP3]
DFWAV [Dateiformat: Broadcast WAV]
TKA [Tonband auf Kern (AEG)]
Numbers 80682/1 [Katalognummer]
Language Deutsch
Signature 10-29183
Complete work/Series Radiokolleg

Information

Content

Als im Vorjahr die Normadie von einer Überschwemmung heimgesucht wurde, fütterten deutsche Meterologen ihre Computer mit den Wetterdaten und erhielten prompt die Antwort: keine Gefahr für Deutschland. Zwei Tage später stand das norddeutsche Küstengebiet unter Wasser. Simulationen wie diese sind in der High-Tech-Welt gang und gäbe, perfekt sind sie aber trotz allem nicht: das liegt zum einen daran, dass Computerprogramme aus unzähligen Unterroutinen bestehen und es gar nicht mehr möglich wäre, sie alle auf Fehler zu überprüfen. Zum anderen ist unser Wissen über die Welt begrenzt - es fehlt immer der eine oder andere Parameter, sodass ein absolut verlässliches Ergebnis unmöglich ist. Und wie ein häufig zitiertes Beispiel aus der Chaosforschung zeigt, kann ein Schmetterlingsflügelschlag andernorts einen Tornado auslösen, können kleine Ursachen, die mathematisch vielleicht schon beim Auf- und Abrunden verloren gehen, eine große Wirkung haben. Aber egal ob man die Genom-Hysterie betrachtet, Wettervorhersagen, Simulationen riesiger Bauwerke wie etwa einer Staumauer oder die Vorhersage von Meteoritenflugbahnen, der Glaube an die Berechenbarkeit der Welt ist, scheint's, unbegrenzt. Doch schon am nächsten Wahlsonntag erfährt dieses Vertrauen in die naturwissenschaftliche Wahrsagerei die nächste Erschütterung - wenn die Meinungsforscher mit ihren Prognosen trotz subtiler statistischer Methoden wieder meilenweit neben dem tatsächlichen Ergebnis liegen.

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