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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-SPS-001
category: Unified
confidence_score: 0.94
tags: [auto-reinforced, [[State|State]]-space, [[System-Theory|System-Theory]], control, navigation, [[Search-Space|Search-Space]], potential-outcomes]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[State-Space|State-Space]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "시스템이 존재할 수 있는 평행우주의 지도: 현재의 위치, 속도, 에너지 등 모든 변수의 조합을 하나의 점(Point)으로 표현하고, 이 점이 어디로 이동할 수 있는지(State Transition)를 한눈에 보여주는 시스템의 '행동 범위 전체'."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
상태 공간(State-Space)은 계(System)의 상태를 나타내는 모든 가능한 벡터들의 집합입니다.

1.  **핵심 메커니즘**:
    *   **State Vector**: 시스템의 현재 상황을 요약한 수치 묶음. ([[Representation-Learning|Representation-Learning]]와 연결)
    *   **Transition Function**: 현재 상태에서 어떤 행동을 했을 때 다음 상태로 어떻게 변하는지 결정. ([[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]]와 연결)
2.  **왜 중요한가?**:
    *   시스템이 가질 수 있는 모든 '경우의 수'를 수학적으로 정의함으로써, 원하는 상태([[goal|goal]])로 가기 위한 최적의 경로를 계산할 수 있기 때문임. ([[Optimization|Optimization]]의 토대)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 변수가 적은 선형적 물리 시스템 정책 위주였으나, 현대 정책은 수십억 개의 파라미터를 가진 신경망 내부의 잠재 상태 공간(Latent state space)을 다루는 방향으로 확장됨(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순히 공간을 정의하는 정책을 넘어, 'Mamba'와 같은 최신 AI 아키텍처(SSM: State Space Model)를 통해 장기 문맥 정책을 압도적 효율성 정책으로 처리하는 등 하드웨어 최적화 정책의 핵심 도구로 쓰임.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Representation-Learning|Representation-Learning]], [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]], [[Optimization|Optimization]], [[Search-Space|Search-Space]], [[Physics|Physics]]
- **Modern Tech/Tools**: Control theory, Kalman filters, Mamba (S4 models), MDP (Markov Decision Process).
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