본 논문은 동적 시스템에서의 외관상 복잡성의 기원을 재정의하는 독특한 잠재 패턴 이론(ULP)을 소개합니다. ULP는 예측 불가능성을 본질적인 무작위성이나 출현하는 비선형성에 귀속시키는 대신, 분석 가능한 모든 시스템은 구조적으로 독특하고 결정론적인 생성 메커니즘에 의해 지배되며, 이 메커니즘은 존재론적 불확정성 때문이 아니라 인식론적 제약 때문에 숨겨져 있다고 주장합니다. 이 이론은 각 시스템 S가 고유한 잠재 구조 PS를 가지고 있으며, 이는 시스템 간에 환원 불가능하고 복제 불가능하다는 비보편적 생성 매핑 F_S(P_S, t)를 사용하여 공식화됩니다. 관찰된 불규칙성은 관찰자 제한 인터페이스를 통한 이 생성 매핑의 투영으로 모델링되며, 불완전한 접근의 척도로서 인식론적 노이즈 ε_S(t)를 도입합니다. ULP는 불확실성의 위치를 시스템에서 관찰자로 이동시킴으로써 혼돈을 상대적 표현 실패로 재구성합니다. 본 논문에서는 이러한 입장을 혼돈 이론, 복잡성 과학 및 통계적 학습의 기본적인 패러다임과 비교합니다. 이러한 패러다임들은 공유된 무작위성이나 집합적 출현을 가정하거나 모델링하지만, ULP는 모든 인스턴스가 단일 구조적 정체성을 가지고 있다고 주장합니다. 개념적이지만 이 이론은 포퍼적 의미에서 반증 가능성의 기준을 충족하며, 서로 다른 잠재 메커니즘에 의해 지배되는 두 시스템도 충분한 해상도 하에서는 구별될 수 없다는 주장을 통해 경험적 도전을 받습니다. 이는 AI, 행동 추론 및 인식론적 진단에서 구조적으로 개별화된 모델을 위한 길을 엽니다.
