Ошибочный прогноз погоды заставил метеорологию столкнуться с куда более жестким пределом, чем плохие приборы или нехватка наблюдений. Достаточно было заново запустить ту же модель на компьютере, но с чуть округленными начальными значениями, и она выдала совершенно другую картину атмосферы, хотя уравнения остались теми же.
Этот численный опыт открыл феномен, который сегодня называют чувствительностью к начальным условиям и который лежит в основе теории хаоса. В компактной системе дифференциальных уравнений Лоренца для конвекции ошибки в давлении или температуре, меньшие, чем взмах крыла бабочки, не оставались локальными. Они усиливались экспоненциально, что можно описать через положительные показатели Ляпунова и рост энтропии. Атмосфера, хоть и подчиняется детерминированной гидродинамике и уравнениям Навье–Стокса, вела себя как система, для которой дальнюю траекторию принципиально нельзя зафиксировать дальше некоторого предела предсказуемости.
Для практического прогнозирования это означало: больше данных, более быстрые компьютеры и лучшая параметризация способны лишь немного отодвинуть горизонт надежного прогноза, но не в силах отменить внутренний рост ошибки. Неудачный прогноз вывел на свет не просто сбой программы, а фундаментальное ограничение, при котором правила округления в цифровой машине напрямую отражают неустойчивость реального неба.
