2026/06/29 by Bernd von Mallinckrodt · 1 voice
Engineering · Neuroscience · #Cognitive Science and Education Research #Military Strategy and Technology #Systems Engineering Methodologies and Applications
paper · doi:10.5281/zenodo.21028534
openalex publication_date 2026/06/29 · openalex created_date 2026/06/30 · openalex updated_date 2026/07/01
Dieses Open-Access-Manuskript entwickelt Measurement Architecture Dynamics (MAD) als einen domänenunabhängigen konzeptionellen Forschungsrahmen für adaptive Beobachtung in komplexen Systemen. Im Mittelpunkt steht nicht die Behauptung einer neuen mathematischen Theorie oder eines universellen Gesetzes, sondern die Synthese etablierter Konzepte aus Beobachtbarkeitstheorie, Kontrolltheorie, Information Geometry, Information Bottleneck, Active Sensing, Sensor Scheduling, AI Safety und Resilienzforschung. Die Arbeit untersucht, wie sich Messkonfigurationen und Beobachtungsarchitekturen als evolvierende Komponenten komplexer Systeme konzeptionell beschreiben lassen und welche offenen mathematischen Fragestellungen sich daraus ergeben. Der Beitrag formuliert einen strukturierten Forschungsrahmen, grenzt ihn ausdrücklich gegenüber bestehenden Theorien ab und identifiziert zukünftige Forschungsrichtungen, darunter dynamische Beobachtbarkeit, gekoppelte Stabilitätsanalyse, adaptive Messkonfigurationen und informationstheoretische Eigenschaften evolvierender Beobachtungssysteme. Das Manuskript versteht sich als konzeptioneller Beitrag und Forschungsagenda für zukünftige theoretische und experimentelle Arbeiten sowie als mögliche Brücke zwischen mathematischer Systemtheorie und reproduzierbaren Benchmark-Ansätzen wie BenchEWS. Schlüsselwörter Measurement Architecture Dynamics; Adaptive Observation; Observability; Kontrolltheorie; Nichtlineare Dynamische Systeme; Information Geometry; Fisher Information; Information Bottleneck; Active Sensing; Sensor Scheduling; AI Safety; Complex Adaptive Systems; Resilience Engineering; Forschungsrahmen; Scientific Synthesis. Description This open-access manuscript introduces Measurement Architecture Dynamics (MAD) as a domain-independent conceptual research framework for adaptive observation in complex systems. Rather than proposing a new mathematical theorem or universal law, the work synthesizes established concepts from observability theory, control theory, information geometry, information bottleneck, active sensing, sensor scheduling, AI safety, and resilience engineering into a coherent conceptual perspective. The manuscript examines how measurement configurations and observation architectures can be viewed as evolving components of complex systems and identifies the mathematical questions that emerge from this perspective. It provides a structured research agenda, clearly distinguishes established results from proposed concepts and open problems, and outlines future directions including dynamic observability, coupled stability analysis, adaptive measurement configuration, and information-theoretic properties of evolving observation processes. The work is intended as a conceptual contribution and interdisciplinary research framework to support future mathematical developments and experimental validation, including potential connections with reproducible benchmark platforms such as BenchEWS. Keywords Measurement Architecture Dynamics; Adaptive Observation; Observability Theory; Control Theory; Nonlinear Dynamical Systems; Information Geometry; Fisher Information; Information Bottleneck; Active Sensing; Sensor Scheduling; AI Safety; Complex Adaptive Systems; Resilience Engineering; Conceptual Framework; Scientific Synthesis.