Die Unterscheidung zwischen Chaotizität und Regelmässigkeit in deterministischen dynamischen Systemen sowie die Spezifizierung des Teilraums des Phasenraums, in dem Instabilitäten erwartet werden, ist von grösster Bedeutung in Bereichen wie Astronomie, Teilchenphysik und Klimadynamik. Um diese Probleme zu adressieren, gibt es eine Vielzahl von Methoden zur Chaoserkennung und Vorhersagbarkeit. Die am häufigsten verwendete Technik zur Untersuchung chaotischer Dynamik, nämlich die Berechnung von Lyapunov-Exponenten, kann eine Reihe von Problemen und Nachteilen aufweisen, insbesondere wenn sie auf rauschbehaftete experimentelle Daten angewendet wird.

In den letzten zwei Jahrzehnten wurden mehrere neuartige Methoden entwickelt, um die regelmässige oder chaotische Natur von Bahnen schnell und zuverlässig zu bestimmen, mit dem Ziel, die Mängel traditioneller Techniken zu überwinden. Dieses Set von Vorlesungsnotizen und Tutorien dient als Einführung und Überblick über moderne Techniken zur Chaoserkennung und Vorhersagbarkeit für Graduierte und Nicht-Spezialisten.

Das Buch behandelt theoretische und rechnerische Aspekte traditioneller Methoden zur Berechnung von Lyapunov-Exponenten sowie moderne Techniken wie den Fast Lyapunov Indicator (FLI), den Orthogonal Lyapunov Indicator (OFLI), den Relative Lyapunov Indicator (RLI), den Mean Exponential Growth Factor of Nearby Orbits (MEGNO), den Smaller Alignment Index (SALI), den Generalized Alignment Index (GALI) und den '0-1'-Test für Chaos.