Ein zentraler Forschungsgegenstand in Sportwissenschaft und Sportpraxis ist der Zusammenhang zwischen Belastung und Leistung – nicht nur bezüglich Trainingsaufwand und Leistungsfähigkeit, sondern  auch bezüglich physiologischer Belastung und resultierender Leistung im Wettkampf. 
Zahlreiche Modelle wurden entwickelt, um diese Zusammenhänge zu messen und/oder zu optimieren  Die meisten dieser Ansätze basieren auf sog. geschlossenen Systemen, bei denen die Dynamik durch deterministische Funktionen beschrieben wird und die Eingabedaten durch einen vorgegebenen Datenstrom gegeben sind. 
Im Gegensatz dazu steht das Konzept der offenen Systeme: Hier sind die zeitabhängigen Ergebniswerte nicht durch geschlossenen Funktion bestimmt, sondern werden schrittweise aus ereignisgesteuerten Zustandsübergängen berechnet. Ein Vorteil dieses Ansatzes ist es, dass Änderungen von System- oder Kontext-Bedingungen während der Berechnungen berücksichtigt werden können. 
Einen solchen dynamischen Zustands-Übergangs-Ansatz verwendet das Modell PerPot (Performance Potential), das zunächst kurz über das Beispiel der Leistungsoptimierung im Marathon eingeführt wird. 
Die Verwendbarkeit von PerPot zur Doping-Erkennung wird anschließend am Beispiel Tennis vorgestellt: Hierbei wird der Effekt von Doping mithilfe von Variation der steuernden physiologischen Parameter simuliert, um so aus der Diskrepanz von erwartbarer und registrierter Leistung auf "Unstimmigkeiten" im physiologischen Profil des Athleten zu schließen.

Dieser Ansatz wird aktuell im EU-Projekt Match Point untersucht.