开环误差来自编排精度而非执行修正
别名: 冲量变异性模型 · impulse-variability model · 力—时间参数变异
概念解释
一次开环动作最终落在目标附近还是偏离目标，取决于出发前设定的力度和方向参数本身有多准，而不是取决于执行途中做了多少修正——因为开环动作根本没有执行途中的修正这一步。这意味着想让开环动作更准，不能靠"让它在飞行途中被拉回来"，只能靠让出发前的那一次设定更精确；这是开环误差和闭环误差在来源上的根本区别。
机制
肌肉产生的力度和维持这个力度所需的时间控制并非完美复现，同一套"用多大力、用多长时间"的指令重复发出多次，实际输出会围绕目标值上下波动，波动幅度还会随目标力度或速度的提高而增大——这就是冲量变异性（impulse variability）：越是要求快、要求猛的一次性发力，输出端的力度和时序就越难精确复现。因为开环动作在发出之后没有反馈通道去纠正这份波动，这份波动会原样反映在最终落点上，落点误差的大小基本就是这份初始输出变异性的直接投影，而不是"修正没做好"的结果。
怎么研究
验证这一点的常见做法是让被试反复执行同一个目标动作，测量每次动作实际产生的力峰值或速度峰值，观察这些数值围绕目标值的离散程度如何随目标速度或力度要求上升而变化；如果离散程度确实随速度要求提高而系统性增大，且这份离散程度能够较好地预测最终落点误差的大小，就支持误差主要来自输出端变异而非执行途中修正不足这一解释。另一种做法是在动作发出后人为切断所有反馈通道，比较落点误差是否与保留反馈时基本一致——如果一致，说明本来就没有依赖执行中的修正。
边界
这条结论只适用于确实以开环成分为主的动作；一旦动作时长足够容纳执行途中的反馈修正，落点误差就不再单纯是初始输出变异的投影，还要叠加修正阶段本身引入的新误差和修正带来的改善，两者相抵后的净效应更复杂，不能再用这条简单的对应关系去解释。此外，冲量变异性本身也存在明显的个体差异和练习效应，同一套动作经过大量练习后，即便力度和速度要求不变，输出的变异幅度也可能下降。
怎么落地
- 对以开环为主的快速操作，如果误差率偏高，不要在执行途中加视觉或触觉引导（这类反馈用不上），而要检查出发前的目标设置——降低对速度的硬性要求、放宽力度或角度容差、把目标做得更大——因为误差的根源在输出端本身的波动幅度，而这个幅度会随速度要求的降低而缩小。
- 涉及需要精确发力或精确幅度的开环操作（比如需要一次性划出固定长度或固定力度的手势），与其要求用户一次到位地精确复现，不如把判定标准设计成一个容差区间，区间宽度参照该速度要求下人体输出变异的典型幅度，而不是设成理想化的单一数值。
- 验证办法：让同一批用户反复执行同一手势，记录每次的实际幅度或力度，计算标准差；如果标准差本身就接近甚至超过界面判定所需的容差宽度，说明当前的判定标准超出了人体在该速度下能稳定复现的精度，需要放宽而不是继续提示用户"再准一点"。