Perceptual control theory
ಪರ್ಸೆಪ್ಚುವಲ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಥಿಯರಿ (ಪಿಸಿಟಿ) ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಲೂಪ್ಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಒಂದು ನಿಯಂತ್ರಣ ಲೂಪ್ ಪರಿಸರದ ಭೌತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯಂತೆ, ಆ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಮೇಲೆ ಅದರ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಮೂಲಕ ಒಂದು ಉಲ್ಲೇಖ ಮೌಲ್ಯದ ಬಳಿ ಅಥವಾ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಹೊರಗಿನ ಬಳಕೆದಾರರು ಉಲ್ಲೇಖ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ. ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಥರ್ಮೋಸ್ಟಾಟ್. ಒಂದು ಜೀವಂತ ಜೀವಿಯಲ್ಲಿ, ನಿಯಂತ್ರಿತ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಉಲ್ಲೇಖ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಂತರ್ವರ್ಧಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಜೈವಿಕ ಹೋಮಿಯೋಸ್ಟಾಸಿಸ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿವರ್ತನಗಳು ಸರಳ, ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ನಿಯಂತ್ರಣದ ಗಣಿತದ ತತ್ವಗಳ ಆವಿಷ್ಕಾರವು ಪರಿಸರದ ಮೂಲಕ ಮುಚ್ಚಿದ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು (ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಕಾರಣ), ಇದು ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕಿತು. ಇದು ವರ್ತನೆಯ ಕಾರಣಗಳಾಗಿ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ವರ್ತನೆಯ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ (ರೇಖೀಯ ಕಾರಣ). ಪಿಸಿಟಿ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ, ನರವಿಜ್ಞಾನ, ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಮಾನವಶಾಸ್ತ್ರ, ಭಾಷಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರ, ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ, ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಹಲವಾರು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾಗಿದೆ. ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಮೆಥಡ್ ಆಫ್ ಲೆವೆಲ್ಸ್ ಎಂಬ ಮನೋಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಇತರ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳಿಂದ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಜೈವಿಕ ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ಸ್, ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳ ಸಂಬಂಧಿತ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಬೇರೂರಿದೆ. ನಡವಳಿಕೆಯ ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ ಇದು ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಕಾರಣತ್ವದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು ಸಸ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯೊಂದಿಗೆ ತನ್ನ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಭೌತಿಕ ಪ್ರಪಂಚದ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಒತ್ತು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಅದು ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ. ಚಲನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ನಂತರ, ಸಸ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಚಲನೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ನರ-ಗಣಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯು ಅವುಗಳ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ಅಂತರ್ಗತತೆಯನ್ನು ಬೆಳಕಿಗೆ ತರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಮೋಟಾರು ನಿಯಂತ್ರಣದ ಕೇಂದ್ರ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸಂವೇದನಾ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೌಡ್ ಬರ್ನಾರ್ಡ್ರ ದೈಹಿಕ ಒಳನೋಟಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು 20ನೇ ಶತಮಾನದಲ್ಲಿ ವಾಲ್ಟರ್ ಬಿ. ಕ್ಯಾನನ್ ಅವರ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪಿಸಿಟಿಯು ಬೇರುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು 1930 ಮತ್ತು 1940 ರ ದಶಕಗಳಲ್ಲಿ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ರೂಪಿಸಿದರು ಮತ್ತು ವೀನರ್, ಆಶ್ಬಿ ಮತ್ತು ಇತರರು ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ಸ್ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಆರಂಭಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. 1950ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ವಿಲಿಯಂ ಟಿ. ಪವರ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಜೈವಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಪಿಸಿಟಿಯ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಒಳನೋಟವೆಂದರೆ ನಿಯಂತ್ರಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ (ನಡವಳಿಕೆಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳು) ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದರ ಇನ್ಪುಟ್, ಅಂದರೆ, ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದಾದ ಪರಿಸರದ ಕೆಲವು ಸ್ಥಿತಿಯ ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗೊಂಡ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗೊಂಡ ಒಳಹರಿವುಗಳು ಪರಿಸರದ ಪ್ರಜ್ಞಾಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಿದ ಅಂಶಗಳಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಪವರ್ಸ್ ನಿಯಂತ್ರಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು "ಗ್ರಹಿಕೆ" ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಿದೆ. ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು "ಸೈಕಾಲಜಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತ" ದ ಬದಲು "ಪರ್ಸೆಪ್ಚುವಲ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಥಿಯರಿ" ಅಥವಾ ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಯಿತು, ಏಕೆಂದರೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತಿಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವುದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಎಂದು ಪ್ರತಿಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯಲ್ಲಿ ಇದು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ಸ್ಥಿತಿಯ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದೆ-ದೈನಂದಿನ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ "ಗ್ರಹಿಕೆ"-ಇದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯ ಮೂಲ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಪವರ್ಸ್, ಕ್ಲಾರ್ಕ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಕ್ಫಾರ್ಲ್ಯಾಂಡ್ 1960 ರಲ್ಲಿ "ನಡವಳಿಕೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಿದ್ಧಾಂತ" ಎಂದು ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು, ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ ಲೇಖಕರು ವೀನರ್ ಮತ್ತು ಆಶ್ಬಿ ಅವರಿಗೆ ಮನ್ನಣೆ ನೀಡಲಾಯಿತು. ಅಂದಿನಿಂದ ಅದರ ಸುತ್ತಲೂ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿದ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಇದು ಅರಿವಿನ ಕ್ರಾಂತಿಯಿಂದ (ನಂತರ ಅರಿವಿನ ವಿಜ್ಞಾನದಿಂದ ಬದಲಾಯಿತು) ಮರೆಮಾಚಲ್ಪಟ್ಟಿತು, ಆದರೆ ಈಗ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ಅಧಿಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಸಂಶೋಧಕರು ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಅಡಿಪಾಯಗಳಲ್ಲಿ ಉದ್ದೇಶ, ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಟೆಲಿಯಾಲಜಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅರಿಸ್ಟಾಟಲ್ನಿಂದ ವಿಲಿಯಂ ಜೇಮ್ಸ್ ಮತ್ತು ಜಾನ್ ಡ್ಯೂಯಿಯವರೆಗೆ ನಡವಳಿಕೆಯು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೇವಲ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಇರುವ ಏಕೈಕ ಪುರಾವೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಇದನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬೇಕು ಎಂಬುದು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಪವರ್ಸ್ ಸೂಚಿಸಿದಂತೆ, ವಂಡ್ಟ್, ಥಾರ್ನ್ಡೈಕ್, ವ್ಯಾಟ್ಸನ್ ಮತ್ತು ಇತರರನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿದ ನಡವಳಿಕೆಯ ತಜ್ಞರು ಆತ್ಮಾವಲೋಕನದ ವರದಿಗಳನ್ನು ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ವಿಜ್ಞಾನದ ದತ್ತಾಂಶವೆಂದು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದರು. ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ದತ್ತಾಂಶವಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಅಂತಹ ನಡವಳಿಕೆಯ ತಜ್ಞರು ಪರಿಸರದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು (ಪ್ರಚೋದನೆಗಳು) ನಡವಳಿಕೆಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ (ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು) ಕಾರಣವಾಗುವಂತೆ ರೂಪಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅರಿವಿನ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಊಹೆಯು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಅರಿವಿನ ನಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಚೋದನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ನಡುವಿನ ಇತರ ಪೂರ್ವಸಿದ್ಧ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಪರಿಸರದಿಂದ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ರೇಖೀಯ ಕಾರಣದ ಊಹೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ರಿಚರ್ಡ್ ಮಾರ್ಕೆನ್ ಪಿಸಿಟಿಯ ಕ್ಲೋಸ್ಡ್-ಲೂಪ್ ಮಾದರಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ "ನಡವಳಿಕೆಯ ಸಂಸ್ಥೆಯ ತೆರೆದ-ಲೂಪ್ ಕಾರಣ ಮಾದರಿ" ಎಂದು ಕರೆದರು. ಉದ್ದೇಶ ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶದ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಮನೋವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ಪವರ್ಸ್ ಗಮನಿಸಿದ ಮತ್ತೊಂದು, ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಕಾರಣವೆಂದರೆ, ಒಂದು ಗುರಿಯು (ಇನ್ನೂ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಸ್ಥಿತಿ) ಅದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾದ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅವರು ನೋಡಲಾಗಲಿಲ್ಲ. ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯು ಟೆಲಿಯಾಲಜಿ ಬಗ್ಗೆ ಈ ತಾತ್ವಿಕ ವಾದಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಆತ್ಮಾವಲೋಕನಕ್ಕೆ ಆಶ್ರಯ ನೀಡದೆ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಸ್ಥಾನಮಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಜೀವಿಗಳ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದರಲ್ಲಿ ಕಾರಣವು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳ ಸುತ್ತ ವೃತ್ತಾಕಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ ಒಂದು ಸರಳ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕಾರಿಗೆ ಒಂದು ಕ್ರೂಸ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದೆ. ಕ್ರೂಸ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಂವೇದಕವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು, ಇದು ಚಕ್ರಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದ ಡ್ರೈವ್ ಶಾಫ್ಟ್ನ ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ದರವಾಗಿ ವೇಗವನ್ನು "ಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ". ಇದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೇಗವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಚಾಲಕ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ 'ಗೋಲು' ಅನ್ನು ಸಹ ಹೊಂದಿದೆ. ಒಂದು ಸಾಧನವು ("ಕಂಪರೇಟರ್" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ) ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ವೇಗದ ವಿರುದ್ಧ ಸಂವೇದನಾ ವೇಗವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಗುರಿ ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂವೇದನಾ ಇನ್ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತದೆ. ವ್ಯತ್ಯಾಸವು (ದೋಷ ಸಂಕೇತ) ಥ್ರೊಟಲ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು (ವೇಗವರ್ಧಕ ಕುಸಿತ) ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಬದಲಾದಂತೆ ಕಾರಿನ ವೇಗವು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ವೇಗದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಾಗುವುದನ್ನು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಎಂಜಿನ್ನ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಾರಿನ ವೇಗವು ಗೋಲು-ವೇಗಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆಯಾಗಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಬೆಟ್ಟವನ್ನು ಹತ್ತುವಾಗ, ದೋಷ ಸಂಕೇತದಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ಹೆಚ್ಚಳವು, ವರ್ಧಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಎಂಜಿನ್ನ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ದೋಷವನ್ನು ಬಹುತೇಕ ಶೂನ್ಯದಲ್ಲಿ ಇಡುತ್ತದೆ. ವೇಗವು ಗುರಿಯನ್ನು ಮೀರಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಬೆಟ್ಟದ ಕೆಳಗೆ ಹೋಗುವಾಗ, ಬ್ರೇಕ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಕ್ಕೆ ತಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಮತ್ತೆ ವೇಗವನ್ನು ಗೋಲು ವೇಗದಿಂದ ಕೇವಲ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದಾದ ಮೊತ್ತಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಗಮಿಸದಂತೆ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಬೆಟ್ಟವು ತುಂಬಾ ಕಡಿದಾಗಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಬ್ರೇಕ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ). ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಕಾರು ಬೆಟ್ಟಗಳ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ಕೆಳಗೆ ಹೋಗುವಾಗ ಕ್ರೂಸ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಗುರಿಯ ಹತ್ತಿರದ ವೇಗವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗಾಳಿಯಂತಹ ಇತರ ಅಡಚಣೆಗಳು ಕಾರಿನ ವೇಗದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ಇವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಯಾವುದೇ ಯೋಜನೆ ಇಲ್ಲದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಚೋದಕಗಳಿಗೆ ಯಾವುದೇ ಕುರುಡು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಕ್ರೂಸ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಗಾಳಿಯ ಒತ್ತಡದಂತಹ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ನಿಯಂತ್ರಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್, ವೇಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಎಂಜಿನ್ನಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಇಂಜಿನ್ ಶಕ್ತಿಯ 'ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು' ಸಂವೇದನಾ ವೇಗವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅದೇ ತತ್ವಗಳು (ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಬಾಹ್ಯ ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ ಅಡಚಣೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ) ಜೀವಂತ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ತತ್ವಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಜೈವಿಕ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಬಯಾಲಜಿಯಿಂದ ತೀವ್ರವಾಗಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಪ್ರಾಣಿಗಳು ಮತ್ತು ಜನರು ತಮ್ಮ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಬದಲಿಗೆ, ಅವರು ಬಾಹ್ಯ ಅಡಚಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದೆ ತಮ್ಮ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿ ತಮ್ಮ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದು ಪಿಸಿಟಿಯ ಪ್ರಬಂಧವಾಗಿದೆ. ನಡವಳಿಕೆಯು ಪ್ರಚೋದಕ ಒಳಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ಅರಿವಿನ ಯೋಜನೆಗಳ ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಊಹೆಯೊಂದಿಗೆ ಇದು ಸಾಮರಸ್ಯದಿಂದ ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ. ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ವಿಧಾನ, ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯಾಗಿ ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ದತ್ತಾಂಶವು ನಿಯಂತ್ರಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿದೆ. ನಿಯಂತ್ರಿತ ಚಲಪರಿಮಾಣಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾದ ಪಿಸಿಟಿ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಹಂತವು, ಪರಿಸರದಲ್ಲಿನ ಚಲಪರಿಮಾಣದ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಗೊಂದಲದ ಪ್ರಭಾವಗಳ ನಿಧಾನ ಮತ್ತು ಸೌಮ್ಯವಾದ ಅನ್ವಯದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಂಶೋಧಕರು ಈಗಾಗಲೇ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಜೀವಿಯಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಜೀವಿಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೀರಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ಏಕೆಂದರೆ ಅದನ್ನೇ ತನಿಖೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಆ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಮೇಲೆ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವ ಸಲುವಾಗಿ ಜೀವಿಯು ತನ್ನ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದರೆ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕ್ರಿಯೆಯು ನಿಯಂತ್ರಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗೆ ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇದು ಬಲವಾದ ಪುರಾವೆಯಾಗಿದೆ. ವೀಕ್ಷಕರ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಜೀವಿಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಗಮನಿಸಿದ ಜೀವಿಯು ಗ್ರಹಿಸಿದಂತೆ, ಪರಿಸರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಯಾವ ಅಂಶವು ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಹಲವಾರು ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯು ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ವೀಕ್ಷಕರು ಅಳೆಯುವ ನಿಯಂತ್ರಿತ ವೇರಿಯೇಬಲ್, ಜೀವಿಯು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಒಂದು ಉಲ್ಲೇಖ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅನುರೂಪವಾಗಿದೆ. ನಿಯಂತ್ರಿತ ಚರರಾಶಿಯು ಜೀವಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಡವಳಿಕೆಯ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಉದ್ದೇಶ ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶದ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಸೂಚ್ಯಂಕವಾಗಿದೆ-ಅಡಚಣೆಗಳ ಹೊರತಾಗಿಯೂ ಆ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಸಾಧಿಸಲು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಗುರಿ. ಕೆಲವು ವಿನಾಯಿತಿಗಳೊಂದಿಗೆ, ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಈ ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ಉಲ್ಲೇಖ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ವಿರಳವಾಗಿ ನೇರವಾಗಿ ಗಮನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ನರಕೋಶದಲ್ಲಿ ಉರಿಯುವಿಕೆಯ ದರವಾಗಿ), ಏಕೆಂದರೆ ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧಕರು ಸಂಬಂಧಿತ ವಿದ್ಯುತ್ ಮತ್ತು ರಾಸಾಯನಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಅವುಗಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾರ್ಗಗಳಿಂದ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತಾರೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದು ಜೀವಂತ ಜೀವಿ ನಾವು ಬಾಹ್ಯವಾಗಿ ವೀಕ್ಷಿಸುವ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡಿಜಿಟಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನಲ್ಲಿ ಅನುಕರಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯನಿರತ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಜೀವಿಗಳಿಗೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಒಂದೇ ರೀತಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದಾಗ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಯ (ಬಿಳಿ ಪೆಟ್ಟಿಗೆ) ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ರಚನೆಯು ಜೀವಿಯೊಳಗೆ ಕಾಣದ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ರಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆ). ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ; ಬದಲಿಗೆ, ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಷ್ಠೆ (0.95 ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮ) ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಕಂಡುಬರುವ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಡವಳಿಕೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯ ಅಂತಹ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮೂರು ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಅಳತೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆಃ ನಾಲ್ಕನೇ ಮೌಲ್ಯ, ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುವ ಉಲ್ಲೇಖ r (ಒಂದು ವೇರಿಯೇಬಲ್ 'ಸೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್'), ನಿಯಂತ್ರಿತ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಂತೆ, qi ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಜೀವಿಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯದಿಂದ ಊಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಈ ವಿಭಾಗದ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ). ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಎರಡು ಅಸ್ಥಿರಗಳೊಂದಿಗೆ, ನಿಯಂತ್ರಿತ ಇನ್ಪುಟ್ qi ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನಲ್ಲಿ ಅನುಕರಿಸಲಾದ ಸರಿಯಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾದ ರೆಫರೆನ್ಸ್ r, ನಿಯಂತ್ರಿತ ಇನ್ಪುಟ್ಗೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಬಹುತೇಕ ನಿಖರವಾಗಿ ವಿರೋಧಿಸುವ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಪರಿಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಜೀವಂತ ಜೀವಿಗಳಿಗೆ ಕಂಡುಬರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಪರಿಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಅಡಚಣೆಯ ಶೂನ್ಯ ಪರಿಣಾಮಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಜೀವಿಗಳು ಪರಿಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಕಗಳಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಪಿಸಿಟಿಯ ಗುರಿಯು ಜೀವಂತ ಜೀವಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಅಳತೆ ಮಾಡಲಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಶೇಕಡಾ 95ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನುಸರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಪ್ರದರ್ಶನ ನೀಡಿದಾಗ, qoನ (ಸುಮಾರು) ಸಮಾನ ಮತ್ತು ವಿರುದ್ಧ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ dಯಲ್ಲಿ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ವಿರೋಧಿಸಿದಾಗ, ಅದು ಜೀವಿಗಳ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣ-ಲೂಪ್ ರಚನೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಸ್ತರಣೆಯ ಮೂಲಕ, ಸಿದ್ಧಾಂತದ ವಿಸ್ತರಣೆಯು ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದ ವಿರುದ್ಧ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಅನುಕರಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಯು ಸಂಭಾವ್ಯ ಸವಾಲಿಗೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅದು ಪರಿಷ್ಕರಣೆಗೆ ಕರೆ ನೀಡಬಹುದು ಅಥವಾ ನಿರಾಕರಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಗಣಿತ ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು, ಒಂದು ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಇದರಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಮೌಸ್ ಕರ್ಸರ್ ಅನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾನಿಟರ್ನಲ್ಲಿ ಚಲಿಸುವ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿ ಇಡುತ್ತಾರೆ. ಭಾಗವಹಿಸುವವರೊಳಗಿನ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸಂಕೇತವು ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ರಮಾಣ qi ಯ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಮಾದರಿಯು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. (ಇದು ನ್ಯೂರಾನ್ನಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಕಡಿಮೆ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಗುಂಡು ಹಾರಿಸುವ ದರ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ.) ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ, ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ರಮಾಣವು ಗುರಿ ಸ್ಥಾನ ಟಿ ಮತ್ತು ಕರ್ಸರ್ ಸ್ಥಾನ ಸಿ ನಡುವಿನ ಲಂಬ ಅಂತರವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಗುರಿ ಸ್ಥಾನದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಆ ಇನ್ಪುಟ್ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. p = C-T ಸಮೀಕರಣದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಿದಂತೆ, ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸಂಕೇತ p ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕರ್ಸರ್ ಸ್ಥಾನ C ಮೈನಸ್ ಗುರಿ ಸ್ಥಾನ T ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಗುರಿ ಮತ್ತು ಕರ್ಸರ್ನ ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಂಕೇತದ ನಿರ್ಮಾಣದ ನಡುವೆ τ ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳ ವಿಳಂಬವಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ t ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸಂಕೇತವು ಹಿಂದಿನ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗುರಿ-ಗೆ-ಕರ್ಸರ್ ದೂರವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, t-τ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಸಮೀಕರಣವು 1 ಆಗಿದೆ. p (t) = C (t-τ)-T (t-τ) ಋಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಉಲ್ಲೇಖ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಪ್ರಸ್ತುತ ಉದ್ದೇಶಿತ ಅಥವಾ ಅಪೇಕ್ಷಿತವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸಂಕೇತದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ. (ಜೀವಿಯೊಳಗೆ r ನ ಮೂಲಕ್ಕಾಗಿ, ಕೆಳಗೆ "ನಿಯಂತ್ರಣದ ಕ್ರಮಾನುಗತ" ದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ನೋಡಿ.) ಆರ್ ಮತ್ತು ಪಿ ಎರಡೂ ಆರ್ ಪ್ರಚೋದಕ ಮತ್ತು ಪಿ ಪ್ರತಿಬಂಧಕದೊಂದಿಗೆ ಸರಳವಾದ ನರಗಳ ರಚನೆಗೆ ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿವೆ. ಈ ರಚನೆಯನ್ನು "ಹೋಲಿಕೆಗಾರ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವೆಂದರೆ r ನಿಂದ p ಅನ್ನು ಕಳೆಯುವುದು, ಇದು ದೋಷ ಸಂಕೇತ e ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಬಯಸಿದ ಪರಿಮಾಣ r ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತ ಇನ್ಪುಟ್ ಪರಿಮಾಣ p ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಮೀಕರಣವೆಂದರೆಃ 2. e = r-p ದೋಷ ಸಂಕೇತ e ಅನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಪ್ರಮಾಣ qo ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬೇಕು (ಮೌಸ್ನ ಸ್ಥಾನದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಸ್ನಾಯುವಿನ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ). ಔಟ್ಪುಟ್ ಫಂಕ್ಷನ್ಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಮೌಸ್ ವೇಗ ವ್ಕರ್ಸರ್ ದೋಷ ಸಂಕೇತ ಇ ಗೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರಯೋಗಗಳು ತೋರಿಸಿವೆ (ಅಂದರೆ, ವ್ಕರ್ಸರ್ = ಜಿ * ಇ). ಹೀಗಾಗಿ, ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸಂಕೇತ p ಉಲ್ಲೇಖ ಸಂಕೇತ r ಗಿಂತ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದಾಗ, ದೋಷ ಸಂಕೇತ e ಧನಾತ್ಮಕ ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ದೋಷಕ್ಕೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುವ ಕರ್ಸರ್ನ ಮೇಲ್ಮುಖ ವೇಗವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕರ್ಸರ್ Cnewನ ಮುಂದಿನ ಸ್ಥಾನವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಾನ ಕೋಲ್ಡ್ ಜೊತೆಗೆ ವೇಗ V ಕರ್ಸರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ಒಂದು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಅವಧಿಯ dt ಆಗಿದೆ. ಸರಳ ಬೀಜಗಣಿತದ ಮೂಲಕ, ನಾವು G * e ಅನ್ನು (ಮೇಲೆ ಕೊಟ್ಟಿರುವಂತೆ) V ಕರ್ಸರ್ಗೆ ಬದಲಿಸಿ, ಮೂರನೇ ಸಮೀಕರಣವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆಃ 3. Cnew = Cold + G * e * dt ಈ ಮೂರು ಸರಳ ಸಮೀಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಹಂತಗಳು ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ಸರಳ ರೂಪವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಮೂರು ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಅನುಭವಿಸಿದ ಗುರಿ ಸ್ಥಾನದ ಅದೇ ರೀತಿಯ ವಿತರಿಸಿದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಡಚಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪದೇ ಪದೇ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದಾಗ, ಕರ್ಸರ್ನ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ಥಾನಗಳು ಮತ್ತು ವೇಗಗಳು ಮೇಲಿನ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅವರ ಗರಿಷ್ಠ-ಟು-ಪೀಕ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ 4.0% ಒಳಗೆ ನಕಲು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ಸರಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಡ್ಯಾಂಪಿಂಗ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ ಡಿ ಯೊಂದಿಗೆ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು, ಇದು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠ ತೊಂದರೆಗೆ ಹೊಂದಿಸಿದಾಗ ಶೇಕಡಾ 3.6ಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 3 '. Cnew = Cold + [(G * e)-(d * Cold)] * dt (ಪವರ್ಸ್ 2008) ನಲ್ಲಿ ಈ ಮಾದರಿಯ ವಿವರವಾದ ಚರ್ಚೆಯು ಮೂಲ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ಎರಡನ್ನೂ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದರೊಂದಿಗೆ ಈ ಸರಳ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ನೈಜ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅನುಕರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಓದುಗರು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. ವೆಬರ್-ಫೆಚ್ನರ್ ನಿಯಮ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಶಬ್ದ, ಕೀಲುಗಳಲ್ಲಿ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಕೋನಗಳು ಮತ್ತು ಇದು ಸರಳ ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಯಾಗಿದ್ದರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಬಾಧಿಸಬಹುದಾದ ಇತರ ಅನೇಕ ಅಂಶಗಳಂತಹ ಸಂಭವನೀಯ ರೇಖಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಯಾವುದೇ ವಿಲೋಮ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರ ಅಥವಾ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಇನ್ಪುಟ್ p ಮತ್ತು ರೆಫರೆನ್ಸ್ r ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಉದ್ಭವಿಸುವಂತೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಊಹಿಸಿದಂತೆ ಇದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದಿಂದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಲಾದ ಕೃತಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಉಲ್ಲೇಖ ಸಂಕೇತವನ್ನು 'ಸ್ಥಾವರ' ಕ್ಕೆ ಬಾಹ್ಯ ಇನ್ಪುಟ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ, ಉಲ್ಲೇಖ ಸಂಕೇತ ಅಥವಾ ಸೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿದೆ; ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯಲ್ಲಿ, ಇದು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ವಿಧಾನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ಅದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು. ಏಕೆಂದರೆ ಜೀವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಂಕೇತವು ಬಾಹ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಇನ್ಪುಟ್ ಅಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಹುಟ್ಟುತ್ತದೆ. ಕ್ರಮಾನುಗತ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ, ಕೆಳಗಿನ ಮುಂದಿನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಲೂಪ್ಗಳ ದೋಷ ಔಟ್ಪುಟ್, ಸಿನಾಪ್ಸ್-ಲೋಕಲ್ ಮೆಮೊರಿಯಿಂದ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಂಕೇತ r ಅನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು r ನ ಬಲವು ದೋಷ ಸಂಕೇತದ (ತೂಕದ) ಶಕ್ತಿಗೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಸಂಕೇತಗಳು. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ ಹಲವಾರು ಉಲ್ಲೇಖ ಒಳಹರಿವುಗಳಿರುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿನ್ಯಾಸಕನು ಬಯಸಿದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಆ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲು 'ನಿಯಂತ್ರಕ' ವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಕಾರ್ಯವು (ಹೀಗೆ ಕಲ್ಪಿಸಲಾಗಿದೆ) ಅಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಆಂದೋಲನವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಆ ಕುಶಲತೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದು. ಪಿಸಿಟಿ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನ ವಿನ್ಯಾಸಕನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ನ ಮೇಲೆ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಅದು ಪರಿಸರದಿಂದ (ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸಂಕೇತ) ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ತರಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದಾದರೂ ಆಗಿರಬೇಕು. ಪರ್ಸೆಪ್ಚುವಲ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಥಿಯರಿಯಲ್ಲಿ, ಉಲ್ಲೇಖ ಸಂಕೇತದ ಇನ್ಪುಟ್ ಕಾರ್ಯವು ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸಂಕೇತಗಳ ತೂಕದ ಮೊತ್ತವಾಗಿದೆ (ಕ್ಯಾನೊನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ದೋಷ ಸಂಕೇತಗಳು), ಮತ್ತು ಲೂಪ್ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿ ಲೂಪ್ಗೆ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಹಿಂದಿನ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಿಸಿದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತೂಕದ ಮೊತ್ತವು ಮರುಸಂಘಟನೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಗಣನೆಗೆ ಬೇಡಿಕೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಹಿಂದಿನ ವಿಭಾಗವು ತೋರಿಸಿದಂತೆ, ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ ಅಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ ತಲೆಕೆಳಗಾದ ಲೋಲಕದ ಮಾದರಿಯ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಐದು ಸರಳ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಶ್ರೇಣಿವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ ಅನುಷ್ಠಾನದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ. ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಹಂತಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ವಸ್ತುವಿನ ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಳಕಿನ ತೀವ್ರತೆಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಅಥವಾ ಅದರ ಅಂಚುಗಳಲ್ಲಿನ ಬಣ್ಣದಂತಹ ಸಂವೇದನೆಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಂದ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಸ್ತುವಿನ ಆಕಾರ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಸಂವೇದನೆಗಳು ಅಥವಾ ತೀವ್ರತೆಗಳ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ (ಇವು ಕೆಳಮಟ್ಟದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ). ಈ ಸಂಘಟನಾ ತತ್ವವನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ, ಅತ್ಯಂತ ಅಮೂರ್ತ ತಾತ್ವಿಕ ಮತ್ತು ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ರಚನೆಗಳವರೆಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರಷ್ಯಾದ ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ ನಿಕೋಲಸ್ ಬರ್ನ್ಸ್ಟೈನ್ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಅದೇ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಬಂದರು, ನಡವಳಿಕೆಯು ಬಹುಪಕ್ಷೀಯವಾಗಿರಬೇಕು-ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ರಮಾನುಗತವಾಗಿ ಸಂಘಟಿತವಾಗಿರಬೇಕು. ಒಂದು ಸರಳವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಪಿಸಿಟಿ ಮತ್ತು ಬರ್ನ್ಸ್ಟೈನ್ನ ಕೃತಿಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಈ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಬೆನ್ನೆಲುಬಿನ ಪ್ರತಿವರ್ತನಗಳು ತೊಡಕುಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಕಾಲುಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರಗೊಳಿಸಲು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ಉನ್ನತ ಕೇಂದ್ರಗಳು ಆ ಅಂಗಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಅವು ಏಕೆ ತಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ? ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಲ್ಲಿ ಮೆದುಳು ನಿಸ್ಸಂಶಯವಾಗಿ ಬೆನ್ನುಮೂಳೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಹೆಚ್ಚಿನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರತಿವರ್ತನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವ ತತ್ವವಿರಬೇಕು, ಕೇವಲ ಅವುಗಳನ್ನು ಜಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಅವುಗಳನ್ನು ಆಫ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕೆ ಉತ್ತರವೆಂದರೆ ಬೆನ್ನುಮೂಳೆಯ ಪ್ರತಿಫಲಿತದ ಉಲ್ಲೇಖ ಮೌಲ್ಯವು (ಸೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್) ಸ್ಥಿರವಾಗಿಲ್ಲ; ಬದಲಿಗೆ, ಇದು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಅಂಗಗಳನ್ನು ಚಲಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ (ಸರ್ವೊಮೆಕ್ಯಾನಿಸಮ್). ಈ ತತ್ವವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಲೂಪ್ ಅದರ ಮೇಲಿನ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಅದೇ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಕೆಲವು ಬಾಹ್ಯ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳಿಂದ ಸರಿಹೊಂದಿಸಲಾದ ಉಲ್ಲೇಖ ಮೌಲ್ಯ ಅಥವಾ ಸೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಜೈವಿಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಉಲ್ಲೇಖ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಸೆಟ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಕೆಲವು ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಬರಬೇಕು. ನಡವಳಿಕೆಯು ಅದರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಿದ್ದರೆ, ಯಾವುದೇ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟಗಳಿಂದ ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ತರಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಅಡಚಣೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಆ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ, ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟಗಳು ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾದ ಉನ್ನತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾದ ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಗುರಿಗಳನ್ನು ತಲುಪುವ ಸಾಧನವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ಜೀವಂತ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ (ಜೀವಿ) ಯಾವುದೇ ಉದ್ದೇಶಿತ ಬಾಹ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕೆ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯುನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, ಉಲ್ಲೇಖ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು (ಗುರಿಗಳು) ಆನುವಂಶಿಕತೆ ಅಥವಾ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ನಿಗದಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಕಸನ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮರುಸಂಘಟನೆ ಒಂದು ಜೀವಿಯು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿದರೆ, ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಕೆಲವು ಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿದರೆ, ಅದು ಸಂತತಿಯನ್ನು ಪ್ರಬುದ್ಧತೆಗೆ ತರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಕಡಿಮೆ, ಮತ್ತು ಸಾಯಬಹುದು. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಯ ಮೂಲಕ ಜೀವಿಗಳ ಸತತ ತಲೆಮಾರುಗಳು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವು ಸೂಕ್ತವಾದ ಸೆಟ್ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸಿದಾಗ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಆಂತರಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಕನಿಷ್ಠ ಮಾರಣಾಂತಿಕವಲ್ಲದ ಮಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಲವು ತೋರುವ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ. ಪವರ್ಸ್ ಈ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಆಂತರಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು "ಆಂತರಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳು" (ಆಶ್ಬಿಯ "ಅಗತ್ಯ ಅಸ್ಥಿರಗಳು") ಎಂದು ಕರೆಯಿತು. ನಿಯಂತ್ರಿಸಬೇಕಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳ ರಚನೆಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು "ಮರುಸಂಘಟನೆ" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಒಂದು ಜಾತಿಯೊಳಗಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ವಿಕಸನಗೊಂಡ ರಚನೆಯಂತೆಯೇ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಆಯ್ಕೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಜೀವಿಗಳೊಳಗಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಈ "ಮರುಸಂಘಟನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು" ಜೀವಿಯ ಆನುವಂಶಿಕ ರಚನೆಯ ಭಾಗವಾಗಿಸಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ನಿಯಂತ್ರಣ ಕ್ರಮಾನುಗತದ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ-ನಡಿಗೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಆಂತರಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಯ ಮೂಲಭೂತ ನಿರಂತರ ದರವಿದೆ, ಇದು ಒಟ್ಟು ದೋಷದಿಂದ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ (ಮತ್ತು ಶೂನ್ಯ ದೋಷದಲ್ಲಿ ನಿಲ್ಲುತ್ತದೆ), ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿರುವಷ್ಟು ಅನೇಕ ಆಯಾಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೈಪರ್ಸ್ಪೇಸ್ನಲ್ಲಿ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದು ಆಶ್ಬಿಯ "ಹೋಮಿಯೋಸ್ಟ್ಯಾಟ್" ನ ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆ ನೇರ ರೂಪಾಂತರವಾಗಿದೆ, ಇದನ್ನು ಮೊದಲು 1960 ರ ಪತ್ರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ನಂತರ ಕೋಷ್ಲ್ಯಾಂಡ್ (1980) ವಿವರಿಸಿದಂತೆ ಪೋಷಕಾಂಶಗಳ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ಗಳನ್ನು ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡುವ ಇ. ಕೋಲಿಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಯಿತು. ಆ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣದ ನಷ್ಟವು ತಳೀಯವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಿದ ಸೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಿಂದ ವಿಮುಖವಾಗಲು ಆಂತರಿಕ (ಅಗತ್ಯ) ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದಾಗ ಯಾವುದೇ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮರುಸಂಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು. ಇದು ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮೂಲ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ರೀತಿಯ ಕಲಿಕಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಸ್ವಾಧೀನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಸೈಕೋಥೆರಪಿಃ ದಿ ಮೆಥಡ್ ಆಫ್ ಲೆವೆಲ್ಸ್ (ಎಂ. ಓ. ಎಲ್.) ಮರುಸಂಘಟನೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ಮೆಥಡ್ ಆಫ್ ಲೆವೆಲ್ಸ್ (ಎಂ. ಓ. ಎಲ್.) ಎಂಬ ಮನೋಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಎಂ. ಓ. ಎಲ್. ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಚಿಕಿತ್ಸಕನು ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ಮರುಸಂಘಟನೆ ನಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡಲು ರೋಗಿಯ ಅರಿವನ್ನು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾನೆ. ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಕಲಿಕೆ ಪ್ರಸ್ತುತ, ಕಲಿಕೆಯ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್, ನರಕೋಶದ ಅಥವಾ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಆಧಾರವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಒಂದು ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು (ಎಲ್ಟಿಪಿ) ಪೂರ್ವ ಮತ್ತು ಪೋಸ್ಟ್ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯು 1973 ರಿಂದ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಟಿಪಿ ಎಂಬುದು ಹೆಬಿಯನ್ ಕಲಿಕೆಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ, ಇದು ನರಕೋಶಗಳ ಸರ್ಕ್ಯೂಟ್ನ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನ, ನಾದದ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಅವು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳ್ಳುವ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ನರಕೋಶಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಚೋದನೆಗೆ ಅವುಗಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದೆ (ಹೆಬ್, 1949). ಈ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಹೆಬ್ಬ್ನ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಸರಳ ವಿವರಣೆಯ ಹಿಂದಿನ ತತ್ವಗಳಾಗಿವೆಃ "ಒಟ್ಟಿಗೆ ಗುಂಡು ಹಾರಿಸುವವರು ಒಟ್ಟಿಗೆ ತಂತಿ ಹಾಕುತ್ತಾರೆ". 1966ರಲ್ಲಿ ಟೆರ್ಜೆ ಲೊಮೊ ಇದನ್ನು ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಗಮನಿಸಿದಾಗಿನಿಂದ ಎಲ್ಟಿಪಿಯು ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಪಡೆದಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಇನ್ನೂ ಅನೇಕ ಆಧುನಿಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಶೋಧನೆಯ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, 2009ರಲ್ಲಿ ನ್ಯೂರಾನ್ ಜರ್ನಲ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಎನೋಕಿ, ಹು, ಹ್ಯಾಮಿಲ್ಟನ್ ಮತ್ತು ಫೈನ್ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಿದಂತೆ, ಎಲ್ಟಿಪಿಯ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರ್ಯಾಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿವೆ. ಎಲ್ಟಿಪಿ ಕಲಿಕೆಯ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರು ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ ಎಲ್ಟಿಪಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಈ ಪ್ಲ್ಯಾಸ್ಟಿಟಿಯನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಬೈನರಿ ಮೋಡ್ಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ) ಮತ್ತು ದ್ವಿದಿಶೆಯಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಮಿಟರ್ ಬಿಡುಗಡೆಯ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ಮಾತ್ರ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಗುಂಪು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಎಲ್ಟಿಪಿಯ ಸಂಭವವು ವಯಸ್ಸಿನ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ತಂಡವು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ನವಜಾತ ಮೆದುಳಿನ ಪ್ಲ್ಯಾಸ್ಟಿಟಿಯು ಪ್ರೌಢ ಮೆದುಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಒಂದು ಪೂರ್ವ ಮತ್ತು ಉತ್ತರ-ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಎಲ್ಟಿಪಿಯ ಆನ್/ಆಫ್ ಸಂಭವವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಪೂರ್ವ-ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು ಎಲ್ಟಿಪಿಯ ಒಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ, ಇದು ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಮೆಂಬರೇನ್/ಗಳಿಗೆ ಭೌತಿಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಸಂಭವಿಸಬೇಕು, ಅಂದರೆ. ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಸಿಟಿ. ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಈ ಎರಡೂ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದು ಕಲಿಕೆಯ ಆಧಾರವಾಗಿ 'ಮರುಸಂಘಟನೆ' ಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಅಂತರ್ಗತ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಅದರ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅಂತರ ಮತ್ತು ಅಂತರ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಪುನರ್ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮರುಸಂಘಟನೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನರಗಳ ಪ್ಲ್ಯಾಸ್ಟಿಟಿಯ ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ವಿದ್ಯಮಾನಕ್ಕೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ. ಈ ಮರುಸಂಘಟನೆಯು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಗ-ಮತ್ತು-ದೋಷ ಕಲಿಕೆಯ ರೂಪವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಶಿಶುಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ ಸಹಯೋಗದ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ರಚನಾತ್ಮಕ ಕಲಿಕೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ, ಇದು ಶಿಶುಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಕಲಿಕೆಗೆ, ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳು ಮತ್ತು ಘಟನೆಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುವ ವಯಸ್ಕರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಪಿಸಿಟಿ ಕಲಿಕೆಗೆ ಮಾನ್ಯವಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಎಲ್ಟಿಪಿಯ ಜೈವಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರಗತಿ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆಯ ವಿವರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. 2008 ರಲ್ಲಿ ಪವರ್ಸ್ ತೋಳಿನ ಸಮನ್ವಯದ ಅನುಕರಣೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿತು. ನಿಮ್ಮ ತೋಳನ್ನು ಚಲಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ, ಹದಿನಾಲ್ಕು ಜಂಟಿ ಕೋನಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಹದಿನಾಲ್ಕು ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ ಮತ್ತು ಅವು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಮರುಸಂಘಟಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಅವರು ಸಲಹೆ ನೀಡಿದರು. ಗರಿಷ್ಠ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅದು ಗ್ರಹಿಸುವ ಒಂದು ಪರಿಸರದ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಈ ಅನುಕರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಮರುಸಂಘಟನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅದು ಮಾಡಬೇಕಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ, ಮತ್ತು ಪವರ್ಸ್ ಸೂಚಿಸಿದಂತೆ ಅದು ಮಾನವರಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ದೋಷವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಅಡಚಣೆಗಳು ಕೀಲುಗಳ ಕೋನಗಳ ಮೇಲೆ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಬೀರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಜಂಟಿ ಕೋನಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮರುಸಂಘಟನೆಯಿಂದಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಂಕೇತಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಕಟವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಚಲನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಜಂಟಿ ಕೋನಗಳ ಸಮನ್ವಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು, ಈ ಚಲನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅನೇಕ ಜಂಟಿ ಕೋನಗಳು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವ ಬದಲು, ಮೆದುಳು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಜಂಟಿ ಕೋನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಋಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪವರ್ಸ್ ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉನ್ನತ-ಕ್ರಮಾಂಕದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುವ ಒಂದೇ ಉಲ್ಲೇಖ ಸಂಕೇತವು ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗಲು ಹಲವಾರು ಜಂಟಿ ಕೋನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಚಲನೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ರಚನೆಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಅರಿವಿನ ಕ್ರಾಂತಿಯ ಸ್ಥಾಪಕ ಒಳನೋಟಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಎಂದು 2008 ರಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಸಂಸ್ಥೆ ಬೊಟ್ವಿನಿಕ್ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದಶಕಗಳ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಶ್ರೇಣೀಕೃತವಾಗಿ ಸಂಘಟಿತ ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಗಣನೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಇನ್ನೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿಲ್ಲ. ಬೆಡ್ರೆ, ಹಾಫ್ಮನ್, ಕೂನಿ ಮತ್ತು ಡಿ 'ಎಸ್ಪೋಸಿಟೋ ಅವರು 2009 ರಲ್ಲಿ ಅರಿವಿನ ನರವಿಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಭೂತ ಗುರಿಯು ಕ್ರಿಯೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಮುಂಭಾಗದ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಘಟನೆಯನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವುದು ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿದರು. ಇತ್ತೀಚಿನ ನ್ಯೂರೋಇಮೇಜಿಂಗ್ ದತ್ತಾಂಶವು ಮುಂಭಾಗದ ಹಾಲೆಗಳನ್ನು ಕ್ರಮಾನುಗತವಾಗಿ ಆಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿದೆ, ಅಂದರೆ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಕ್ರಿಯೆಯ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ವಿವರಣೆಗೆ ಚಲಿಸುವಾಗ ಕ್ರಮೇಣ ಕಾಡಲ್ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಮಧ್ಯ-ಮಟ್ಟದ ಸಂವಹನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಕೆಳ-ಕ್ರಮಾಂಕದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳು ಉನ್ನತ-ಕ್ರಮಾಂಕದ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿನ ದುರ್ಬಲತೆಗಳಿಂದ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗುತ್ತವೆಯೇ ಅಥವಾ ಉನ್ನತ-ಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಮೇಲೆ ಕೆಳ-ಹಂತದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಭಾವಗಳಿವೆಯೇ ಎಂಬುದು ಇನ್ನೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ. ಕ್ರಮಾನುಗತವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಾದರಿಗಳು ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಊಹೆಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂದು 2008 ರಲ್ಲಿ ಬೊಟ್ವಿನಿಕ್ ಕಂಡುಕೊಂಡರು-ಮಾನವ ಕ್ರಿಯೆಯ ಕ್ರಮಾನುಗತ, ಭಾಗಶಃ-ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಂಘಟನೆಯು ಅದರ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಆಂತರಿಕ ಅಥವಾ ನರಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಕೆಳಮಟ್ಟದ ಮೋಟಾರು ನಡವಳಿಕೆಗಳ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೇ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಘಟಕಗಳ ಬೇರ್ಪಡಿಸಬಹುದಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳೂ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಎಂಬುದು ಊಹೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಗಳ ಇತ್ತೀಚಿನ ಬೆಳೆ ಹೊಸ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಅಮೂರ್ತ ಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು ಹೇಗೆ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತವೆ, ಅವು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವು ಪ್ರಿಫ್ರಂಟಲ್ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ (ಪಿಎಫ್ಸಿ) ಒಳಗೆ ಹೇಗೆ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಹೊಸ ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ. ಪರ್ಸೆಪ್ಚುವಲ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಥಿಯರಿ (ಪಿಸಿಟಿ) ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವ ನರವ್ಯೂಹದ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯು ನಡವಳಿಕೆಯ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕೃತವಾಗಿ ಸಂಘಟಿತವಾದ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣದಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ದೇಹದಲ್ಲಿನ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೆದುಳಿನೊಳಗಿನ ಶತಕೋಟಿ ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ನ್ಯೂರಾನ್ಗಳ ಆಂತರಿಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಆ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗಿವೆ. ಆ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಮೆದುಳು ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಆಂತರಿಕ ಮಾದರಿ ಇದೆ ಎಂದು ಪಿಸಿಟಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಅದರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಸೆರೆಬ್ರಲ್ ಆರ್ಗನೈಸೇಶನ್ನಿನ ತಾತ್ವಿಕ ಕೊರತೆಯಾಗಿದೆ. ಬದಲಿಗೆ, ನಡವಳಿಕೆಯು ವಿವಿಧ ಬಾಹ್ಯ ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ಒಳಹರಿವುಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಜೀವಿಗಳ ಬದಲಾಗುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ಜೀವಿ ತನ್ನ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಡವಳಿಕೆಯು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಬದಲಾಗಬೇಕು. ಈ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ, ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯು ಶ್ರೇಣಿಯ ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಿತ ಮರುಸಂಘಟನೆಯ ಮೂಲಕ ಅಮೂರ್ತ ಕಲಿಕೆಯ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು. ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬದಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗ್ರಹಿಕೆಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಉಲ್ಲೇಖ ಮೌಲ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ಸಂಘರ್ಷ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುವ ಬದಲು ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷ ಬದಲಾವಣೆಗಳಾಗಿ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪಿಸಿಟಿ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ನಡವಳಿಕೆಯು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಬದಲು, ಅದು ತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾರ್ಕೆನ್ ಮೂರು ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ಆರು ಆರೋಗ್ಯವಂತ ಸ್ವಯಂಸೇವಕರೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಮಾದರಿಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ನಡೆಸಿದರು. ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ಎಡ ರೇಖೆ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯ ರೇಖೆಯ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಮಧ್ಯ ರೇಖೆ ಮತ್ತು ಬಲ ರೇಖೆಗೆ ಸಮನಾಗಿರಬೇಕು. ಎರಡೂ ದೂರಗಳನ್ನು 2 ಸೆಂ. ಮೀ. ಗೆ ಸಮನಾಗಿ ಇಡುವಂತೆ ಅವರಿಗೆ ಸೂಚಿಸಲಾಯಿತು. ಅವರ ಕೈಯಲ್ಲಿ 2 ಪ್ಯಾಡಲ್ಗಳಿದ್ದವು, ಒಂದು ಎಡ ರೇಖೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತಿತ್ತು ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಮಧ್ಯದ ರೇಖೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತಿತ್ತು. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಅವರು ರೇಖೆಗಳ ಸ್ಥಾನಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯವಾಗುವ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ವಿರೋಧಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು. ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದಂತೆ, ಅವರು ತಮ್ಮ ಪ್ಯಾಡಲ್ಗಳನ್ನು ಚಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಡಚಣೆಗಳ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ರದ್ದುಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾದರು. ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ವಿಷಯಗಳ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯ ನಡುವಿನ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವು 0.99 ಕ್ಕೆ ತಲುಪಿತು. ಈ ರೀತಿಯ ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಘಟನೆಯು ಮಾನವ ವಿಷಯಗಳ ಸಂಘಟನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಮಗೆ ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅವರ ನಡವಳಿಕೆಯು ತುಂಬಾ ನಿಕಟವಾಗಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯ ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ ತತ್ವಗಳ ಹಿಂದಿನ ವಿವರಣೆಯು ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ನರಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾನ್ಯವಾದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿಗಳ ಕೆಲವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅದು ಹೇಗೆ ವಿವರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾನವ ಮನಸ್ಸು ಮತ್ತು ನರಗಳ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ 11 ಹಂತದ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳೆಂದರೆಃ ತೀವ್ರತೆ, ಸಂವೇದನೆ, ಸಂರಚನೆ, ಪರಿವರ್ತನೆ, ಘಟನೆ, ಸಂಬಂಧ, ವರ್ಗ, ಅನುಕ್ರಮ, ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ, ತತ್ವ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ. ಕೆಳಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಸಂಕೇತಗಳು (ಉದಾ. ತೀವ್ರತೆಗಳ ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳು) ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಇನ್ಪುಟ್ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಬಣ್ಣದ ಸಂವೇದನೆಯ ದೃಶ್ಯ ಗ್ರಹಿಕೆ). ಕೆಳ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುವ ಗ್ರಹಿಕೆಗಳನ್ನು ಉನ್ನತ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ಒಳಹರಿವುಗಳಾಗಿ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಳ ಹಂತದ ಉಲ್ಲೇಖ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು (ಗುರಿಗಳನ್ನು) ಸರಿಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟಗಳು ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿರುತ್ತವೆ, ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಕೆಳಮಟ್ಟದವರಿಗೆ ಏನು ಗ್ರಹಿಸಬೇಕು ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತವೆ. ತತ್ವಗಳ ಅನೇಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದ್ದರೂ, ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಮೆದುಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ತಿಳಿದಿದೆ. ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾದ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿಯಂತ್ರಣದ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮಾದರಿಗಳು ಇನ್ನೂ ಪರಿಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಅಥವಾ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಮುಖ್ಯವಾಹಿನಿಯ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮಾನವ ಅಂಶಗಳು, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸೈಕಾಲಜಿ ಮತ್ತು ಸೈಕೋಥೆರಪಿ ("ಮೆಥಡ್ ಆಫ್ ಲೆವೆಲ್ಸ್") ಗಳಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಗಣನೀಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ನ್ಯಾಟೋ ಸಂಶೋಧನಾ ಅಧ್ಯಯನ ಗುಂಪುಗಳ ಅನುಕ್ರಮವು ಬಳಸುವ ಉಲ್ಲೇಖ ಮಾದರಿಗೆ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ರೂಪಿಸಿದೆ. ಇದನ್ನು ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತ ಹಲವಾರು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಇದು ಹಲವಾರು ಪಿಎಚ್ಡಿ ಪ್ರಬಂಧಗಳ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಇತ್ತೀಚಿನ ವಿಧಾನಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಗೆ ಹೊಸ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಅಡಿಪಾಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಗ್ರಹಿಕೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆಯ್ದ ಗ್ರಂಥಸೂಚಿ ಸಿಝಿಕೋ, ಗ್ಯಾರಿ (1995). ಅದ್ಭುತಗಳಿಲ್ಲದೆಃ ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಆಯ್ಕೆ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಮತ್ತು ಎರಡನೇ ಡಾರ್ವಿನ್ ಕ್ರಾಂತಿ. ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್, MA: MIT ಪ್ರೆಸ್ (ಎ ಬ್ರಾಡ್ಫೋರ್ಡ್ ಬುಕ್). ಸಿಝಿಕೋ, ಗ್ಯಾರಿ (2000). ನಾವು ಮಾಡುವ ಕೆಲಸಗಳುಃ ನಮ್ಮ ನಡವಳಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಏನು, ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬರ್ನಾರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಡಾರ್ವಿನ್ನ ಪಾಠಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್, MA: MIT ಪ್ರೆಸ್ (ಎ ಬ್ರಾಡ್ಫೋರ್ಡ್ ಬುಕ್). ಫೋರ್ಸೆಲ್, ಡಾಗ್ (ಎಡ್. ), 2016. ಪರ್ಸೆಪ್ಚುವಲ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಥಿಯರಿ, ಎ ಓವರ್ ವ್ಯೂ ಆಫ್ ದಿ ಥರ್ಡ್ ಗ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಥಿಯರಿ ಇನ್ ಸೈಕಾಲಜಿಃ ಇಂಟ್ರೊಡಕ್ಷನ್ಸ್, ರೀಡಿಂಗ್ಸ್, ಅಂಡ್ ರಿಸೋರ್ಸಸ್. ಹೇವರ್ಡ್, ಸಿಎಃ ಲಿವಿಂಗ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಪಬ್ಲಿಷಿಂಗ್. .. ಮ್ಯಾನ್ಸೆಲ್, ವಾರೆನ್ (ಎಡ್. ), (2020). ದಿ ಇಂಟರ್ಡಿಸಿಪ್ಲಿನರಿ ಹ್ಯಾಂಡ್ಬುಕ್ ಆಫ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಚುವಲ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಥಿಯರಿಃ ಲಿವಿಂಗ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ IV. ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ಃ ಅಕಾಡೆಮಿಕ್ ಪ್ರೆಸ್. .. ಮಾರ್ಕೆನ್, ರಿಚರ್ಡ್ ಎಸ್. (1992) ಮೈಂಡ್ ರೀಡಿಂಗ್ಸ್ಃ ಎಕ್ಸ್ಪರಿಮೆಂಟಲ್ ಸ್ಟಡೀಸ್ ಆಫ್ ಪರ್ಪಸ್. ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಪಬ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್ಃ ನ್ಯೂ ಕಾನಾನ್, ಸಿಟಿ. ಮಾರ್ಕೆನ್, ರಿಚರ್ಡ್ ಎಸ್. (2002) ಮೋರ್ ಮೈಂಡ್ ರೀಡಿಂಗ್ಸ್ಃ ಮೆಥಡ್ಸ್ ಅಂಡ್ ಮಾಡೆಲ್ಸ್ ಇನ್ ದಿ ಸ್ಟಡಿ ಆಫ್ ಪರ್ಪಸ್. ಚಾಪೆಲ್ ಹಿಲ್, NC: ನ್ಯೂ ವ್ಯೂ. ಪ್ಲೂಯಿಜ್, ಎಫ್. ಎಕ್ಸ್. 1984). ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಬದುಕುವ ಚಿಂಪಾಂಜಿ ಶಿಶುಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಶುಗಳ ವರ್ತನೆಯ ಬೆಳವಣಿಗೆ. ನಾರ್ವುಡ್, ಎನ್. ಜೆ.: ಅಬ್ಲೆಕ್ಸ್. ಪ್ಲೂಯಿಜ್, ಎಫ್. ಎಕ್ಸ್. (2003). "ಮನಸ್ಸಿನ ತ್ರಿಕೋನ". ಎಂ. ಹೈಮನ್ (ಎಡ್. ), ಮಾನವ ಶೈಶವಾವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಹಿಂಜರಿತದ ಅವಧಿಗಳು (ಪುಟಗಳು. 185-205). ಮಹ್ವಾ, ಎನ್. ಜೆ.: ಎರ್ಲ್ಬಾಮ್. ಪವರ್ಸ್, ವಿಲಿಯಂ ಟಿ. (1973). ನಡವಳಿಕೆಃ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ. ಚಿಕಾಗೊಃ ಆಲ್ಡಿನ್ ಡಿ ಗ್ರುಯೆಟರ್. .. [2 ನೇ ಎಕ್ಸ್ಪೋ. ಎಡ್. = ಪವರ್ಸ್ (2005)]. ಪವರ್ಸ್, ವಿಲಿಯಂ ಟಿ. (1989). ಜೀವಂತ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. [ಆಯ್ದ ಪತ್ರಿಕೆಗಳು 1960-1988.] ನ್ಯೂ ಕಾನಾನ್, ಸಿಟಿಃ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಪಬ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್. .. ಪವರ್ಸ್, ವಿಲಿಯಂ ಟಿ. (1992). ಜೀವಂತ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು II. [ಆಯ್ದ ಪತ್ರಿಕೆಗಳು 1959-1990.] ನ್ಯೂ ಕಾನಾನ್, ಸಿಟಿಃ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಪಬ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್. ಪವರ್ಸ್, ವಿಲಿಯಂ ಟಿ. (1998). ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದುಃ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಅರ್ಥ. ನ್ಯೂ ಕಾನಾನ್, ಸಿಟಿಃ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಪಬ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್. .. ಪವರ್ಸ್, ವಿಲಿಯಂ ಟಿ. (2005). ನಡವಳಿಕೆಃ ಗ್ರಹಿಕೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ. ನ್ಯೂ ಕಾನಾನ್ಃ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಪಬ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್. .. [2 ನೇ ಎಕ್ಸ್ಪೋ. ಎಡ್. ಪವರ್ಸ್ (1973). ಚೀನೀ TR. (2004) ಗುವಾಂಗ್ಡಾಂಗ್ ಹೈಯರ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಎಜುಕೇಶನ್ ಪ್ರೆಸ್, ಗುವಾಂಗ್ಝೌ, ಚೀನಾ. ]. ಪವರ್ಸ್, ವಿಲಿಯಂ ಟಿ. (2008). ಲಿವಿಂಗ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ III: ನಿಯಂತ್ರಣದ ಸತ್ಯ. [ಡಾ. ರಿಚರ್ಡ್ ಕೆನ್ಅವೇ ಅವರಿಂದ ಗಣಿತದ ಅನುಬಂಧ. ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಓದುಗರಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.] ನ್ಯೂ ಕಾನಾನ್, ಸಿಟಿಃ ಬೆಂಚ್ಮಾರ್ಕ್ ಪಬ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್. .. ಪವರ್ಸ್, ವಿಲಿಯಂ. ಟಿ., ಕ್ಲಾರ್ಕ್, ಆರ್. ಕೆ., ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಕ್ಫಾರ್ಲ್ಯಾಂಡ್, ಆರ್. ಎಲ್. (1960). "ಮಾನವ ನಡವಳಿಕೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಿದ್ಧಾಂತ [ಭಾಗ 1; ಭಾಗ 2]. ಗ್ರಹಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೋಟಾರು ಕೌಶಲ್ಯಗಳು 11,71-88; 309-323. ಪವರ್ಸ್, ವಿಲಿಯಂ ಟಿ. ಮತ್ತು ರಂಕೆಲ್, ಫಿಲಿಪ್ ಜೆ. 2011 ರಲ್ಲಿ. ಜೀವನ ವಿಜ್ಞಾನದ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಂವಾದಃ ಪದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು. ಹೇವರ್ಡ್, ಸಿಎಃ ಲಿವಿಂಗ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಪಬ್ಲಿಷಿಂಗ್. ರಾಬರ್ಟ್ಸನ್, ಆರ್. ಜೆ. & ಪವರ್ಸ್, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಟಿ. (1990). ಆಧುನಿಕ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಪರಿಚಯಃ ನಿಯಂತ್ರಣ-ಸಿದ್ಧಾಂತದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ. ಗ್ರಾವೆಲ್ ಸ್ವಿಚ್, ಕೆವೈಃ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಗ್ರೂಪ್. ರಾಬರ್ಟ್ಸನ್, ಆರ್. ಜೆ., ಗೋಲ್ಡ್ಸ್ಟೀನ್, ಡಿ. ಎಂ., ಮೆರ್ಮೆಲ್, ಎಂ., ಮತ್ತು ಮಸ್ಗ್ರೇವ್, ಎಂ. (1999). ಸ್ವಯಂ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದುಃ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು. ಇಂಟ. ಜೆ. ಹ್ಯೂಮನ್-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸ್ಟಡೀಸ್, 50,571-580. ರಂಕೆಲ್, ಫಿಲಿಪ್ ಜೆ. [ಉಲಿಯನ್]. 1990 ರಲ್ಲಿ. ಎರಕಹೊಯ್ದ ಜಾಲರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾದರಿಗಳುಃ ಮನೋವಿಜ್ಞಾನದ ಎರಡು ಶ್ರೇಷ್ಠ ವಿಧಾನಗಳು. ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ಃ ಪ್ರೇಗರ್. .. [ರಿಪ್. 2007, ಹೇವರ್ಡ್, ಸಿಎಃ ಲಿವಿಂಗ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಪಬ್ಲಿಷಿಂಗ್.] ರಂಕೆಲ್, ಫಿಲಿಪ್ ಜೆ. [ಉಲಿಯನ್]. (2003). ಜನರು ಜೀವಂತ ವಸ್ತುಗಳಂತೆ. ಹೇವರ್ಡ್, ಸಿಎಃ ಲಿವಿಂಗ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಪಬ್ಲಿಷಿಂಗ್ ಟೇಲರ್, ಮಾರ್ಟಿನ್ ಎಮ್. (1999). "ಎಡಿಟೋರಿಯಲ್ಃ ಪರ್ಸೆಪ್ಚುವಲ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಥಿಯರಿ ಅಂಡ್ ಇಟ್ಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್", ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಹ್ಯೂಮನ್-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸ್ಟಡೀಸ್, ಸಂಪುಟ 50, ನಂ. 6, ಜೂನ್ 1999, ಪುಟಗಳು. 433-444. ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರ ಮ್ಯಾಕ್ಕ್ಲೆಲ್ಯಾಂಡ್, ಕೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಥಾಮಸ್ ಜೆ. ಫರಾರೋ, ಆವೃತ್ತಿಗಳು. (2006). ಉದ್ದೇಶ, ಅರ್ಥ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಃ ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳು. ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ಃ ಪಾಲ್ಗ್ರೇವ್ ಮ್ಯಾಕ್ಮಿಲನ್. ಮೆಕ್ಫೈಲ್, ಕ್ಲಾರ್ಕ್. 1991 ರಲ್ಲಿ. ಮ್ಯಾಡಿಂಗ್ ಕ್ರೌಡ್ನ ಮಿಥ್. ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ಃ ಆಲ್ಡಿನ್ ಡಿ ಗ್ರುಯೆಟರ್. ವಿಲಿಯಂ ಟಿ. ಪವರ್ಸ್ (2007) ದಿ ಡಿಸ್ಪ್ಯೂಟ್ ಓವರ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಥಿಯರಿ ಬೈ ವಿಲಿಯಂ ಟಿ. ಪವರ್ಸ್ (1993)-ಪ್ರವೇಶ ಅನುಮೋದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಗ್ಯಾರಿ ಸಿಝಿಕೋ ಅವರ ಗ್ರಹಿಕೆ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳು (2006) ವಿಲಿಯಂ ಟಿ. ಪವರ್ಸ್ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಇತಿಹಾಸದ ಕುರಿತು ಆಡಿಯೋ ಸಂದರ್ಶನ (ಭಾಗ ಒಂದು-20060722 (58.7M) ವಿಲಿಯಂ ಟಿ. ಪವರ್ಸ್ ಅವರೊಂದಿಗೆ ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಇತಿಹಾಸದ ಕುರಿತು ಸಂದರ್ಶನ (ಭಾಗ ಎರಡು-20070728 (57.7M) ವೀಡಿಯೊಗಳು ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಜಾಲತಾಣಗಳ ತತ್ವಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದೃಶ್ಯ ಸರ್ವೊಯಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಒತ್ತಡ ನಿಯಂತ್ರಣದೊಂದಿಗೆ ರೋಬೋಟ್ ತೋಳಿನ ಪ್ರದರ್ಶನ ದಿ ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಅಸೋಸಿಯೇಷನ್ ಫಾರ್ ಪರ್ಸೆಪ್ಚುವಲ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್-ದಿ ಐಎಪಿಸಿಟಿ ವೆಬ್ಸೈಟ್. ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ವೆಬ್-ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯಲ್ಲಿ ವಾರೆನ್ ಮ್ಯಾನ್ಸೆಲ್ ಅವರ ಸಮಗ್ರ ಜಾಲತಾಣ. ಲಿವಿಂಗ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಪಬ್ಲಿಷಿಂಗ್-ಪಿಸಿಟಿ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಪುಸ್ತಕಗಳು. ಮೈಂಡ್ ರೀಡಿಂಗ್ಸ್-ಅನೇಕ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪ್ರದರ್ಶನಗಳೊಂದಿಗೆ ಪಿ. ಸಿ. ಟಿ. ಯಲ್ಲಿ ರಿಕ್ ಮಾರ್ಕೆನ್ ಅವರ ಜಾಲತಾಣ. ಮೆಥಡ್ ಆಫ್ ಲೆವೆಲ್ಸ್-ಮೆಥಡ್ ಆಫ್ ಲೆವೆಲ್ಸ್ ಕುರಿತು ತಿಮೋತಿ ಕ್ಯಾರಿ ಅವರ ಜಾಲತಾಣ. ಪರ್ಸೆಪ್ಚುವಲ್ ರೋಬೋಟ್ಗಳು-ಪಿಸಿಟಿ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವನ್ನು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರಿಸರ್ಚ್ಗೇಟ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್-ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು. ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಸೈಕಾಲಜಿ ಕಂಟ್ರೋಲ್ ಥಿಯರಿ ಸೈಬರ್ನೆಟಿಕ್ಸ್ ಔಪಚಾರಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್