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本研究では，動的システムの解析と関連する制御問題や最適化問題において，データ科学的知見に基づいた解析手法を提案することを目指した．具体的には，確率ブーリアンネットワークと呼ばれる，確率的不確かさを考慮した離散値システムにおいて，制御問題や推定問題に対する最適化アルゴリズムを提案した．また，離散的制御入力を近似的に与えるl1ノルムやその和による正則化を導入した制御問題をはじめとする最適化問題において，統計や機械学習分野で広く用いられているスパース最適化手法の知見に基づき，種々の反復法の適用の検討および収束解析を行った．
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