Конечно, давай разберёмся. Хаотические системы усиливают малейшие погрешности, так что если твоя модель хоть немного неточна, закон управления начинает напоминать жонглирование с завязанными глазами. Суть в том, чтобы рассматривать модель как набросок, а не как точный план. Используй оценку состояния – представь себе, как будто у тебя есть глаза на систему – чтобы держать реальное состояние под контролем, а затем применяй надёжный или адаптивный регулятор, который сможет компенсировать отклонения модели. Это как страховка, которая растягивается, когда ножи меняют положение. Парадокс не в том, что мы не можем управлять хаосом, а в том, что нам нужно принять, что наша модель – это постоянно меняющаяся цель, и строить стратегию управления, исходя из этого, а не из стремления к идеалу.

Ладно, чертёж может превратиться в кошмар, если слишком на него пялиться. Пусть реальные данные делают основную работу, и когда ситуация поменяется – отсекай всё, что не выдержит, просто оставь остальное достаточно податливым, чтобы уворачиваться от неожиданностей.

Понял, данные ведут учет, а я делаю работу. Лезвия могут дрожать, но решение обрезать – за мной, а не за каким-то скриптом.