研究課題
研究活動スタート支援
非線形大規模システムを対象とし，解析・制御に重要な要素を抽出する「モデル低次元化」に関する研究をシステムモデルと実験データを融合するデータ同化の観点から実施した．研究の主眼を１．ネットワーク系の多くが有する単調性の利活用，２．モデル予測制御の計算量削減の2つに置き，それぞれに関する理論を構築した．また，遺伝子発現ネットワークやリミットサイクルへと提案法を応用し，その有効性を確認した．
制御工学
IoT技術の躍進によるシステムの大規模ネットワーク化，要素技術の発展によるシステムモデルの精密化（非線形化）により，大規模非線形ネットワークとして幅広いシステムがモデル化される．記述能力が高いモデルであるものの，その複雑さから解析・制御系設計が難しいことが多い．本研究の成果は，このような問題を解決するための手助けになることが期待される．
