Насколько я понимаю, TML является полиномиальным по размеру модели, но размер модели должен быть скомпилирован для данной проблемы и может стать экспоненциально большим.Таким образом, в конце концов, он все еще не может быть обработан.
Тем не менее, может быть полезно использовать его в случае, если скомпилированная форма будет использоваться несколько раз, потому что тогда компиляция выполняется только один раз для несколькихзапросы.Кроме того, как только вы получите скомпилированную форму, вы знаете, чего ожидать с точки зрения времени выполнения.
Однако я думаю, что основная причина, по которой вы не видите, что TML используется более широко, заключается в том, что это простоакадемическая идея.На ней нет надежной универсальной системы.Если вы попытаетесь решить реальную проблему, вы, вероятно, обнаружите, что в ней отсутствуют определенные практические функции.Например, нет способа представить нормальное распределение с ним, и многие проблемы связаны с нормальными распределениями.В таких случаях можно по-прежнему использовать идеи, лежащие в основе документа TML, но придется создать собственную реализацию, включающую дополнительные функции, необходимые для решения данной проблемы.Это общая проблема, которая относится ко многим академическим идеям.Лишь немногие становятся действительно полезными и основой практических систем.Большинство из них оказывают влияние только на уровне идей.