良いレギュレータ

良いレギュレータは、ロジャー・C・コナントとW・ロス・アシュビーによって考案された、サイバネティクスの中心となる定理です。元々は「システムの良いレギュレータはすべて、そのシステムのモデルでなければならない」と述べられていましたが^[1]、より正確には、良いレギュレータはすべてシステムのモデルを含んでいなければなりません。つまり、最適なレギュレータの中で最大限に単純なレギュレータは、準同型の下でそのシステムのイメージとして動作する必要があります。著者は「同型」と言うこともありますが、彼らが構築するマッピングは準同型にすぎません。

この定理は、制御対象システムの出力の変化のエントロピーを考慮することによって得られ、非常に一般的な条件下では、システムの状態からレギュレータの状態への (決定論的な)マッピング がある場合にエントロピーが最小化されることを示しています。著者は、このマップがレギュレータをシステムの「モデル」にするものであると考えています。 ${\displaystyle h:S\to R}$${\displaystyle h}$

脳に関しては、生存の調節器として成功し、効率的である限り、学習においては、環境のモデル（または複数のモデル）を形成することによって進めなければなりません。

この定理は、すべての調節システム、自己調節システム、または恒常性 システムに適用できるほど一般的なものです。

著者らは、システム制御のプロセスに関与する5つの変数を定義している。主要な撹乱要因、制御器内の一連のイベント、制御器外のシステムの残りの部分での一連のイベント、発生する可能性のあるイベント（または結果）の全体セット、システムにとって望ましいイベント（または結果）のサブセットである。^[1]${\displaystyle D}$${\displaystyle R}$${\displaystyle S}$${\displaystyle Z}$${\displaystyle G}$${\displaystyle Z}$

この図で著者らが示す主なポイントは、規制では、この規制の満足のいく結果をもたらすために、規制対象システムに関する一連のイベントに関するすべての変数を規制者が認識する必要があるということです。規制者が、規制者の外部に存在するシステムに関する一連のイベントのすべての変数を認識できない場合、規制者の一連のイベントは、変数による外乱全体を説明できない可能性があり、その結果、システムにとって満足のいく結果が得られないエラーが発生する可能性があります (セット内のイベントがセットの要素ではないことで示されるように)。 ${\displaystyle S}$${\displaystyle G}$${\displaystyle S}$${\displaystyle R}$${\displaystyle D}$${\displaystyle Z}$${\displaystyle G}$

この定理は、システムが優れた調節器になるために何が必要かを説明していない。さらに、この定理は頻繁に引用されているものの、正式な証明が論文のタイトルの記述を完全に裏付けていないのではないかという懸念も生じている。^[2]

サイバネティクスでは、良いレギュレータを作成する問題は、倫理的レギュレータ定理によって解決されます。^[3]良いレギュレータの構築は、何らかのアプリケーション領域を規制するあらゆるシステム（たとえば、自動化された情報システム）の一般的な問題です。

制御理論の常微分方程式（ODE）のサブセットに限定すると、内部モデル原理と呼ばれ、1976年にBAフランシスとWMウォナムによって初めて提唱されました。^{[4]この形式では、古典的な}フィードバックループが制御対象システムを明示的にモデル化できない という点で、古典的な制御とは対照的です（古典的なコントローラには暗黙のモデルが含まれる場合があります）。^[5]

• 類推 § 数学
• 内部モデル（モーター制御）
• 地図と領土の関係
• 多様性（サイバネティクス）