Integrated module state

M03
Gesamtsimulation

K10 schließt den ursprünglichen Systembogen: Welche Zielhypothesen bleiben? 𝓣(t), wo kann A künftig sein? 𝓡A(t), wo kann B abstrakt erreichbar sein? 𝓡B(t), und existiert gleichzeitig genug Information und Restzeit? Die Ebenen werden als getrennte Prädikate dargestellt, nicht zu einer Erfolgswahrscheinlichkeit verdichtet.

synthetischdimensionslosbounded future controlabstract 𝓡Btarget posterior summarykein Guidance-Modellkein Gesamtscore

Abstrakte Systemsynthese aus Zielhypothesen 𝓣(t), Zukunftsmenge 𝓡A, Reachability 𝓡B, Restzeitbedingung, nutzbarem Informationsfenster und Informationsgraph; die Bedingungen bleiben getrennt.

M03 synthesis

Sechs Ebenen, ein gekoppeltes Zustands-/Inference-/Reachability-Problem.

Das Integrationsmodell bewahrt die Semantik der Einzelkapitel. Es gibt deshalb keinen künstlichen Gesamtwert. Stattdessen werden Zielhypothese, Zustands-/Steuerunsicherheit, Reachability-Überlappung, Restzeit und Information als gleichzeitig notwendige, aber voneinander verschiedene Bedingungen sichtbar.

01Target hypothesis𝓣(t), P(Tᵢ|z₀:ₜ)M02K07 · M03 synthesis

02A future-state set𝓡A(t), μ, P, ūK04 · K05 · K06

03B reachability𝓡B(t)M01K09 · abstract carry-over

04Remaining timeτ, τreqK07

05Usable windowq≥q* ∧ τ>τreqK08

06Information graphq[k], WgK09

Integration rule

Das Gesamtproblem ist eine Konjunktion, kein Score.

𝓣 resolved∧𝓡A∩𝓡B≠∅∧q≥q*∧τ>τreq

Die Gesamtsimulation verwendet ausschließlich normierte Lehrgrößen. Die Bedingungen zeigen strukturelle Vereinbarkeit, nicht reale Sensorreichweite, Flugkörperleistung, Guidance-/Launch-Logik oder Erfolgswahrscheinlichkeit.

Integrated dashboard

𝓣(t) + 𝓡A(t) + 𝓡B(t) + information/time constraints

Die Regler verändern ein synthetisches Szenario. Jede Ebene behält ihre eigene Metrik. Das Dashboard zeigt, wann Zielhypothese, ein explizit gewähltes 95%-Zukunftsenvelope von A, Reachability-Überlappung und nutzbares Informations-/Zeitfenster gleichzeitig vorliegen. Für 𝓡A wird die 95%-Projektion der Schätzunsicherheit mit dem bounded-control-Set als Minkowski-Summe kombiniert; beide Beiträge bleiben separat sichtbar.

Target hypotheses𝓣(t)unresolved

A future states𝓡A(t)bounded

∩

B reachability𝓡B(t)abstract

Usable windowWuse—

Information graphq[k]coupled

𝓡A / 𝓡B overlap & estimation uncertaintyK04–K06 + M01K09 carry-over · normalized coordinates

Prediction quality vs. remaining-time requirementK07–K08 synthesis

Window-limited information graphK09 synthesis

Target top weight—max P(Tᵢ|z₀:ₜ)

Target entropy—normalized H(𝓣)

𝓡A ∩ 𝓡B—95% estimation ⊕ control vs. abstract B set

Time-to-go—τ = ℓ/v

Required time—τreq

Usable window—Wuse/τ₀

Terminal lateral σ—estimation covariance

A control reach Δy—½ūℓ²

Terminal information q—q(0)

Graph updates—normalized k available

Graph aggregate qD—node D after k updates

Joint conditions—not a success probability

Interpretation

Mehrere Zustandsräume bleiben gleichzeitig relevant.

Das integrierte Modell zeigt Abhängigkeiten, ohne aus den Einzelmetriken eine operative Entscheidung oder Erfolgswahrscheinlichkeit abzuleiten.

Module conclusion

Das eigentliche Problem ist gekoppelte Inferenz und Reachability unter schrumpfender Zeit.

Welches Ziel?

𝓣(t) kann mehrere Kandidaten enthalten. Sinkende Höhe oder ein momentanes Heading identifizieren das finale Ziel nicht automatisch.

Wo können A und B sein?

𝓡A wird hier als explizit gewähltes 95%-Schätzenvelope ⊕ bounded future-control set dargestellt; 𝓡B ist eine getrennte abstrakte Reachability-Menge. Eine notwendige geometrische Lehrbedingung ist ihre nichtleere Überlappung. Das 95%-Envelope ist keine harte physikalische Erreichbarkeitsgrenze.

Wann wissen wir genug?

Mit fortschreitender Zeit kann Information steigen, während τ fällt. Nutzbar ist nur der Bereich, in dem Informations- und Zeitbedingung gleichzeitig erfüllt sind.

𝓣(t)+𝓡A(t)∩𝓡B(t)+q≥q*+τ>τreq→joint feasibility state

M03Gesamtsimulation