Numbering Code	G-INF04 63419 LJ72 G-INF04 63419 LJ10	Year/Term	2022 ・ Second semester
Number of Credits	2	Course Type	Lecture
Target Year	1st year master's students	Target Student
Language	Japanese	Day/Period	Wed.2
Instructor name	OOTA YOSHITO (Graduate School of Informatics Professor) KASHIMA KENJI (Graduate School of Informatics Associate Professor)
Outline and Purpose of the Course	制御システムの解析並びに設計にあたって重要となる事項を最新の動向まで含めて講述する。伝達関数や状態方程式を用いた学部教育で標準的な制御理論を復習したのち、制御モデルの不確かさを扱う必要性を述べる。不確かさに対処するためのロバスト制御理論、制御システム論における凸最適化や多項式の利用方法、マルチエージェントによる分散制御、制御系における確率性ノイズの影響などについて言及する。 This course covers fundamental issues on control systems analysis and synthesis including recent trends. The importance of system model uncertainty is discussed after reviewing subjects taught in standard undergraduate control courses. Topics include: robust control theory, application of convex optimization and polynomial methods, distributed control for multi-agent systems, and the effects of stochastic noises in control systems.
Course Goals	学部教育で標準的な制御理論を基盤に、制御システムの不確かさに対処する手法、大規模システムを制御する手法等を理解できるようになる。 Students will learn how to handle uncertainties in control systems and acquire the method to control large-scale systems based on subjects taught in standard undergraduate control courses.
Schedule and Contents	ロバスト制御(4）: ハンケル特異値, 小ゲイン定理，ロバスト安定性 制御系設計(2) : LQG制御とH2制御, H無限大制御 制御における凸最適化・多項式の利用(2)：線形行列不等式，SOS 制御のための応用数学（4）：現代制御理論，関数解析，グラフ理論，最適化 フィードバック系における確率（3）：確率システム，統計力学，強化学習 Robust control(4): Hankel singular value, Small gain theorem, Robust stability. Control system design (2): LQG control and H2 control, H-infinity control. Applications of convex optimization, and polynomial methods (2): Linear matrix inequality, SOS. Applied Mathematics for Control (4): Modern control theory, functional analysis, graph theory, optimization. Stochasticity in feedback systems (3): Stochastic system, statistical mechanics, reinforcement learning.
Evaluation Methods and Policy	ロバスト制御、計算法、協調制御、確率システムついて理解することを達成目標とする． 達成目標についての達成度をレポート（5-6回）を含む平常点と期末試験の成績を総合して評価し、情報学研究科成績評価規程第7条による成績評価を行う． Fundamental knowledge on the framework of robust control,computational methods for robust control, cooperative systems, and stochastic systems. Home works (5-6 times) and final examination.
Course Requirements	学部レベルの線形代数の知識を必要とする．学部レベルの制御理論を履修していることが望ましい． Linear algebra (undergraduate level) is required. Control theory (undergraduate level) is recommended.
Study outside of Class (preparation and review)	講義ノートならびに参考図書を読むこと。また課題が数題出されるので解答すること。 Students are required to read handouts and references. They are also required to solve several home assignments.
Textbooks	Textbooks/References	講義ノートを配布する． Lecture note is handed out.
References, etc.	Essentials of robust control, Kemin Zhou, (Prentice Hall, 1998), ISBN:0135258332 システム制御のための数学1: 線形代数編, 太田快人, (コロナ社, 2000), ISBN:4339033073 Nonlinear Systems, Hassan K. Khalil, (Prentice Hall, 2001), ISBN:0130673897 システム制御のための安定論, 井村順一, (コロナ社, 2000), ISBN:9784339033120