Устойчивая система работает как мяч в чаше: толчок — и он катится обратно ко дну. Разброс возможных траекторий — неопределённость — со временем сжимается. Но скорость зависит от наклона стенок. У сложных систем эта «чаша» имеет участки разной крутизны. Раньше время возврата оценивали по самому пологому месту — перестраховка, которая завышала прогноз. Новый метод вычисляет среднюю крутизну там, где система действительно бывает.
Авторы показали: если заменить простой регулятор на нелинейный (аналог умной подвески), случайные толчки гасятся лучше. Хотя максимальная жесткость та же, форма чаши меняется, активнее возвращая систему в норму. Это улучшает алгоритмы машинного обучения, где важно быстрее приходить к нужным данным.
Как игрушечный волчок, который сначала шатается всё сильнее, а потом внезапно затихает, ошибка моделирования нарастает до пика и резко падает — и момент этого пика можно рассчитать заранее, зная средний уклон.
В рассказах Айзека Азимова роботы подчиняются законам, гарантирующим их предсказуемость, — подобно тому, как теория сжатия обещает, что система вернётся в норму после любого сбоя.