>>689
>明日雨が降るかもすでに結果は物理的に決定されている上に一度しか起きないことなのに、なぜ降水確率なるものがあるのか？

その切り口は面白い
１）微分方程式の初期値敏感性とか、外乱に対する敏感性が効いているかな
２）つまり、ビルの屋上からボールを落とすのと 紙切れを落とすのとの差
３）ボールを落とす場合は、落下地点の予想はかなり精度が出るだろうが
　紙切れを落とすと風に吹かれて ヒラヒラとどこかへ流される
　紙切れの方が、乱される要素が多い
　けれども、風が一定の場合、何枚も落とせば確率的予測は可能か
４）天気予報の場合に、観測データがどれだけ正確に得られているかも
　大きな問題ですね

答えになってないですが

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB%E3%82%AA%E3%82%B9%E7%90%86%E8%AB%96
カオス理論（カオスりろん、英: chaos theory、独: Chaosforschung、仏: théorie du chaos）とは、力学系の一部に見られる、数的誤差により予測できないとされている複雑な様子を示す現象を扱う理論である。カオス力学ともいう[1][2]。

ここで言う予測できないとは、決してランダムということではない。その振る舞いは決定論的法則に従うものの、積分法による解が得られないため、その未来（および過去）の振る舞いを知るには数値解析を用いざるを得ない。しかし、初期値鋭敏性ゆえに、ある時点における無限の精度の情報が必要であるうえ、（コンピューターでは無限桁を扱えないため必然的に発生する）数値解析の過程での誤差によっても、得られる値と真の値とのずれが増幅される。そのため予測が事実上不可能という意味である。

カオス命名と研究の隆盛
1961年、エドワード・ローレンツにより、簡単な微分方程式から作られる天気予報の気象モデルの数値計算結果がカオス的な振る舞いをすることが発見された。1963年、この結果はテント写像により引き起こされるカオスとして発表された[48]。このタイプのカオスは、ローレンツカオス（後述するカオスの例）と呼ばれ、ローレンツ・アトラクタを持つことでも有名である。しかし、このローレンツの論文は当時はほとんど注目を集めることなく埋もれてしまった[49]。

(参考)
https://www.mri-jma.go.jp/Topics/contents/otenki/2023/suchi/suchi.pdf
未来の天気を計算する〜数値予報〜2022年数値予報開発センター 気象庁