実際の物理システムを表す数値モデルがあり、それがカオスを示す場合(例:流体力学モデル、気候モデル)、モデルが期待どおりに動作していることをどのようにして知ることができますか?2つのモデル出力のセットを直接比較することはできません。初期条件の小さな変更でも、個々のシミュレーションの出力が劇的に変化するためです。モデルの出力を直接観測と比較することもできません。観測の初期条件を十分に詳細に知ることはできず、数値近似はいずれにせよシステム全体に伝播する小さな違いを引き起こすからです。
この質問の一部は、科学的コードの単体テストに関する David Ketchesonの質問に触発されました。私は、そのようなモデルの回帰テストをどのように実装できるかに特に興味があります。小さな初期条件の変化が大きな出力の変化につながる可能性がある場合(それでも、現実の適切な表現である場合があります)、パラメーターの変更や新しい数値ルーチンの実装による変化からこれらの変化をどのように分離できますか?