Vt allpool toodud lõik ja vasta sellele küsimusele hiljem sama keeles kui lõik:  Passage: Eralduse põhimõtte sügavama avalduse kohaselt on LQG-kontroller endiselt optimaalne laiemas klassis võimalikelt mitteliinearsete kontrollerite puhul. See tähendab, et mittelineaarse kontrollkava kasutamine ei paranda kulupunktsiooni eeldatavat väärtust. See eraldamispõhimõtte versioon on stokastilise juhtimise eraldamispõhimõtte erikass, mis ütleb, et isegi kui protsessi- ja väljundhääle allikad on võimalik, et ei ole Gausi martingalid, niikaua kui süsteemi dünaamika on lineaarne, eraldab optimaalne juhtimine optimaalse seisundi hindamisseadmesse (mis ei pruugi enam olla Kalmani filter) ja LQR reguleerijaks. Klassikalises LQG seadistuses võib LQG reguleerija rakendamine olla problemaatiline, kui süsteemi seisundi mõõde on suur. Vähendatud järjekorra LQG-probleem (fikseeritud järjekorra LQG-probleem) lahendab selle, kinnitades a priori LQG-kontrollerite seisundite arvu. Seda probleemi on raskem lahendada, sest seda ei saa enam lahutada. Samuti ei ole lahendus enam ainulaadne. Hoolimata nendest asjaoludest on numbrilised algoritmid kättesaadavad, et lahendada sellega seotud optimaalseid projitseerimise võrrandid, mis moodustavad lokaalselt optimaalse vähendatud järjekorra LQG-juhtimise jaoks vajalikud ja piisavad tingimused. LQG-optimaalsus ei taga automaatselt häid tugevuse omadusi. Pärast LQG-juhtimise seadme projekteerimist tuleb eraldi kontrollida suletud silmusüsteemi tugevat stabiilsust. Tugevuse edendamiseks võib mõningaid süsteemi parameetreid pidada deterministlike asemel stokastlikeks. Sellega seotud keerulisem juhtimisprobleem viib sarnasele optimaalsele juhtimisele, mille ainult juhtimisparameetrid on erinevad. Lõpuks kasutatakse LQG-juhtimist ka häiritud mittelineaarsete süsteemide juhtimiseks.  Küsimus: Mida on vaja teha LQG-i juhtivale seisundile, et ületada LQG-i probleem?
LQG-juhtimisseadme seisundite arvu eelneva kindlaksmääramine