確率統計情報を活用する数理モデルベース適応学習制御

研究課題

体系的番号	JPMJPR2127
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJPR2127
研究代表者	細江陽平京都大学, 大学院工学研究科, 講師
研究期間 (年度)	2021 – 2024
概要	モデルベースト制御では数理モデルの良し悪しが制御性能に直結しますが，対象によっては十分精度のよいモデルを得られないことがあります．本研究では，事前および事後情報に基づいてモデルの未知部分を確率過程の分布として補完し，その結果を制御に活かすことを可能にする理論と技術を開発します．これにより，さまざまな対象の自動制御化に関する社会的課題の解決への礎を築くことを目指します．
研究領域	数学と情報科学で解き明かす多様な対象の数理構造と活用

主な研究成果