"То что ясно всем, ещё кто-то должен сказать"

Типа эпиграфа,

Google/Яндекс автора не сыскали

При построении модели какого-либо объекта её можно свести к представлению чёрного ящика с несколькими параметрами P(i), влияющими на выход T. Для сложного многомерного объекта это могут быть модели его "сечения" в различных плоскостях/смыслах.

В идеальном случае для получения информации, необходимой для построения модели, необходимо получить значения T для всех сочетаний его параметров, заданных с достаточно малым (равномерным) шагом в интервале значений, допустимом для каждого из параметров. Чем больше имеется точек по каждому параметру (и, соответственно, значений Т), тем точнее можно построить модель. Однако, в реальной жизни, зачастую оказывается что и параметры влияют по-разному и шаг по каждому из них разумнее делать не равномерным. Например, в начале допустимого интервала параметр слабо влияет на Т, а в середине или в конце его влияние меняется (и даже многократно) и, следовательно, шаг по такому параметру стоит делать иным.

Но в начале построения модели, когда информации о взаимосвязях мало, допустимый интервал значений каждого параметра разбивается с равномерным шагом. При повторном решении задачи построения модели объекта близкого или слабо изменившегося к ранее уже исследованному, особенность влияния его параметров можно учесть в задании неравномерного разбиения допустимого интервала. Это минимизирует количество необходимых для построения модели значений Т при сохранении полноты получаемой об объекте информации, используемой в модели.

Здесь следует обратить внимание на то, что существуют объекты, для которых стоимость/сложность/длительность получения каждого выходного значения T очень велики. Далее речь пойдёт именно о таких объектах и их моделях.