TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← AML
AML avatar

TGINSIGHT POST

Post #421

@MachineLearningResearch

AML

Views27Post view count
PostedOct 2810/28/2025, 11:48 AM
Post content

Post content

Особо отзывается тезис о нелинейных системах контроллинга Хотя выравнивать для этого между собой базисы Айзермана и Кальмана я бы не стал (они основаны на слишком уж различающихся, даже отчасти противопоставляемых друг другу, посылках) Тем более, что применение таких регуляторных контурах к управлению аттракторного пространства динамических систем в работе постулирован, а не рассмотрен Но это не критично… Сам же аттракторный залог, тем более с отсылкой к классике Рабиновича, неплох и вполне уместен Единственное, чего в работе (по крайней мере - в её опубликованной версии) из концептуально важного не использовано - это полевая модель аттрактивности А ведь для общественно-социальных феноменов такая аналитика в аналитике весьма значима… Хорошо бы добавить вероятностный тензор Есть и другие шероховатости Скажем, использованная в работе осцилляционная модель Даффинга - не единственная (да и не лучшая) из возможных к применению; а её связка с бифуркацией Неймарка вообще выглядит шаманством Императив различения самовозбуждаемых и скрытых аттракторов для весьма спорен; хотя как модельный подход для того, чтобы съесть слона кусачками - приемлем Но не хватает — прикладной окрашенности; и, в первую очередь, в отношении источников данных для конфигурирования вычислительных моделей на основе предложенных аналитических посылок Всё дело в процессе Сильная претензия на потенциал серьёзной предиктивной платформы Можно рассчитывать на известный успех и развитие в качестве базы для экспертного процессинга