Podczas gdy Edward Lorenz spokojnie studiował pogodę w Massachusetts, Australijczyk urodzony naukowiec Robert Maj starał się złamać kod innej dziedzinie - biologii populacji. Maj nie był to typowy biolog, pola i lasy do katalogu życia rzeczy roamingu. Zamiast tego, użył technik matematycznych do modelowania, jak populacje zwierząt może zmieniać się w czasie ze względu pewien zestaw warunków początkowych. Jego praca doprowadziła go do użytecznego wzór, znany jako logistycznego równania różnicowego, która pozwoliła mu przewidzieć populacje zwierząt w miarę dobrze. Równanie wygląda tak:
X n + 1 = rx N (1 - x n) Darmowe gdzie r jest równa parametr jazdy, czynnik, który powoduje, że ludność do zmiany, oraz x n oznacza populacji gatunków. Aby korzystać z równania, zaczynasz o stałej wartości r i wartości początkowej x 0. Następnie uruchomić równanie iteracyjnie do uzyskania wartości x 1, x 2, x 3, aż do x n. Największa Jak maja pracował z równania w roku 1970, zaczął się występowały wyników. Kiedy jazda parametr r pozostał niski, wszystko było w porządku - populacja rozliczone do pojedynczej wartości. Ale gdy parametr jazdy wkradł się coraz wyżej i wyżej, wyniki były wszędzie. Największa Może konsultacje z Jamesem Yorke, przyjaciela i profesor matematyki na Uniwersytecie w Maryland. W tym samym czasie, Yorke widział papier Lorenza w Journal of Atmospheric Sciences i wierzył, że może istnieć związek między pogody i zmieniających się populacji zwierząt. Wziął równania logistycznego różnicy i prowadził go przez jego kroki. Największa Zaczął od niskich wartości r, podobnie jak maja miał, a potem ruszyłem
