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システム制御系システム制御コース 学修課程 【修士課程】 人材養成の

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システム制御系システム制御コース 学修課程 【修士課程】 人材養成の
システム制御系システム制御コース 学修課程
システム制御学とは,現実の事象と数理的抽象を結びつけて客観的に理解するとともに意思をもって
それらを操るための学問体系である。システム制御系では,学士課程で学んだ基礎知識を基に,新し
い価値を持った実システムを創造・制御するための数理的な専門学力を身につける。知識としての体
系のみならず,プロジェクト科目を通じてそれらの専門知識を活用できる実践力,社会的課題を的確
に認識し,問題を設定し,解決する能力,論理的思考に基づくコミュニケーション力・発表力を養い,
国際派遣プロジェクトなどを通じた国際交流能力の滋養も可能なように構成されている。
【修士課程】
人材養成の目的
私たちの暮らしを支える多様な装置やインフラストラクチャ,そして私たちを含む生命は,様々な要素から成り
立っている。しかし,それらが果たす機能や生み出す価値は,個別の要素を超えた総体として発揮されている。
システム制御コースでは自然と社会におけるあらゆる「もの」と「こと」をシステムとして客観的に
解析し,その知見をもとに価値のあるシステムを創造できる能力を養う。すなわち,計測,制御,設
計,システム科学の発展的知識を修得し,それを新たな課題に具体的に活用できる柔軟な発想力と創
造力および果敢な実行力を備えた人材を養成する。
学修目標
本コースのカリキュラムでは,以下の力を修得する。
実システムをモデル化・情報化し,分析するための数理的な専門学力
新しい価値を持った実システムを創造・制御するための数理的な専門学力
習得した専門知識を活用できる実践力
社会的課題を的確に認識し,問題を設定し,解決する能力
論理的思考に基づくコミュニケーション力・発表力
学修内容
本課程では,「学修目標」で記載した「修得する能力」を身に付けるために, 次の6つの科目群が有機的に
配置された教育課程が設計されている。
A システム数理の専門的な知識を高める科目群
C
システム制御の専門的な知識を高める科目群
I 情報・センシング分野の専門的な知識を高める科目群
M システムをモデリングする専門的な力を養う科目群
P 問題設定・解決力およびコミュニケーション力を高めるための科目群
-1-
Z 専門的な研究力を高めるための科目群
修了要件
本コースの修士課程を修了するためには,次の要件を満たさなければならない。
1。
34単位以上を大学院授業科目(400 及び 500 番台)から取得していること。
2。
本コースで指定された授業科目において,次の要件を満たすこと。
・講究科目について,「システム制御講究S1」,「同F1」,「同 S2」,「同F2」を各 2 単位
8 単位取得していること。
・コース標準学修課程科目から 24 単位以上修得していること。
・指定された選択必修科目から3単位以上修得していること。
・コース標準学修課 程以外の専門科目 又は研究関連科目から 2 単位以上修得していること。
・文系教養科目のうち 400 番台を2単位以上,500 番台の科目 1 単位以上,キャリア
科目から2単位以上を含み合計5単位以上修得していること。
3。修士論文審査及び最終試験に合格すること
表M1
システム制御コース修士課程修了要件
科目区分
必修科目単位
選択科目単位
単位数
学修内容
との関連
・400 番台から
教養科 目群
2 単位以上
文系教養科目
・500 番台から
5 単位以上
1 単位以上
キャリア科目
2 単位以上
その他
システム制御講究 S1
Z
システム制御講究 F1
講究科目
システム制御講究 S2
システム制御講究 F2
コース標準学修課程の
を各 2 単位,
専門科 目 群
専門科目群から
合計 8 単位
24 単位以上
研究関連科目
専門科目
選択必修科目か
ACIMP
ら 3 単位以上
コ ース 標準学
コース標準学修課程以
修 課程 以外の
外の専門科目又は研究
専 門科 目又は
関連科目から
研究関連科目
2 単位以上
修了単位合計
上記の条件を満たし,34 単位以上修得する事
-2-
備考
計
【備考】
・文系教養科目,キャリア科目の詳細は,IV。教養科目群のそれぞれの章を参照すること。
授業科目
表M1 に本コースにおける授業科目分類と修士課程修了に必要な単位数を示している。必要単位数は科目分
類ごと,また科目群ごとに指定され,また対応科目欄には科目選択にあたっての注記がある。右端の欄には科
目と関連する学修内容を示す。学修申告にあたっては,科目と学修内容の関係を十分理解すること。
表M2は本コースの修士課程における専門科目群の授業科目を示す。表中の備考欄にある,コース名が記載
されている科目については,本コースが指定する他コース専門科目群を示し,修得した場合,本コースの標準
学修課程の「専門科目」として取り扱われる。
表M2
システム制御コース修士課程専門科目群
科目
科目コード
科目名
単位数
身に着
学修
ける力
内容
0-2-0
235
Z
0-2-0
235
Z
0-2-0
235
Z
0-2-0
235
Z
1-0-0
3
A
1-0-0
35
A
0-1-0
35
A
1-0-0
3
A
1-0-0
35
C
区分
SCE.Z491.R
◎
システム制御講究 S1
(Seminar in Systems and
Control Engineering S1)
400
番台
SCE.Z492.R
◎
システム制御講究 F1
講
(Seminar in Systems and
究
Control Engineering F1)
科
SCE.Z591.R
◎
システム制御講究 S2
(Seminar in Systems and
目
Control Engineering S2)
500
番台
SCE.Z592.R
◎
システム制御講究 F2
(Seminar in Systems and
Control Engineering F2)
SCE.A401.L
L
★ Stochastic Systems
選
(確率システム)
択
SCE.A402.L
専
門
400
科
番台
目
SCE.A403.L
L
オブジェクト指向分析設計
選
(Object Oriented Analysis
択
and Design)
L
プログラミング演習
選
(Programming workshop)
択
SCE.A404.L
L
選
★ Nonlinear Dynamics
(非線形ダイナミクス)
択
SCE.C401.L
L
★ System Identification and
選
Estimation
択
(システムの同定と推定)
-3-
備考
SCE.C402.L
L
★ Robust Control
選
(ロバスト制御)
1-0-0
35
C
1-0-0
3
I
1-0-0
35
I
1-0-0
3
I
measurement
1-0-0
345
I
1-0-0
35
M
1-0-0
35
M
1-0-0
35
S
1-0-0
35
S
0-3-0
245
P
0-3-0
1245
P
0-3-0
1245
P
1-0-0
3
A
1-0-0
3
A
択
SCE.I401.L
L
★ Advanced
選
Measurement
択
Processing
course
and
of
Signal
(計測信号処理特論)
SCE.I402.L
SCE.I431.L
L
計測システム特論
選
(Advanced course of Sensing
択
System Theory)
L
計算機支援システム
選
(Computer
択
-The Data Embedding and
Aided
Systems
Coupling- )
SCE.I432.L
SCE.M401.L
SCE.M402.L
SCE.S401.L
L
★ Acoustic
選
engineering
択
(音響計測工学)
L
★ Numerical analysis of heat
選
transfer and fluid flow
択
(熱流体モデリング)
L
★ Modeling of Bio-Systems I
選
(生体システムモデリング
択
Ⅰ)
L
実システム設計論 1
選
(Practical System Design1)
択
SCE.S402.L
L
選
★ Fluid Robotics
(流体ロボティクス)
択
SCE.Z401.A
A
システム制御プロジェクト
○
(Systems
and
Control
Engineering Project)
SCE.Z402.A
A
★ International
○
project A
dispatch
(国際派遣プロジェクト A)
SCE.Z403.A
A
○
★ International
dispatch
project
(国際派遣プロジェクト B)
SCE.A501.L
L
選
500
番台
★ Complex Networks
(複雑ネットワーク理論)
択
SCE.A502.L
L
確率ダイナミクス
選
(Stochastic Dynamics)
択
-4-
SCE.A503.L
L
★ Planning Algorithm
1-0-0
3
A
選
(計画アルゴリズム)
of
1-0-0
3
A
★ Inverse Problems and Data
1-0-0
345
A
1-0-0
3
C
1-0-0
35
C
1-0-0
3
C
1-0-0
3
C
1-0-0
3
C
1-0-0
13
I
1-0-0
3
I
1-0-0
35
M
択
SCE.A504.L
SCE.A505.L
SCE.C501.L
L
★ Advanced
course
選
Computational Mechanics
択
(計算力学特論)
L
選
Assimilation
択
(逆問題とデータ同化)
L
★ Optimal Control
選
28 年度休講
(最適制御)
択
SCE.C502.L
SCE.C531.L
SCE.C532.L
SCE.C533.L
SCE.I501.L
L
★ Hybrid Systems Control
選
(ハイブリッドシステム制
択
御)
L
★ Nonlinear
選
Control
択
(非線形・適応制御)
L
and
★ Nonlinear
Adaptive
Control:
選
Geometric Approach
択
(幾何学的非線形制御)
L
★ Network Control Systems
選
(ネットワークシステム制
択
御)
L
★ Computational Imaging
選
(画像処理)
択
SCE.I531.L
L
★ Computer Vision
選
(コンピュータビジョン)
択
SCE.M502.L
L
★ Modeling of Bio-Systems II
選
(生体システムモデリング
択
Ⅱ)
・◎:必修科目,○選択必修科目,★英語で授業を行う科目,O:奇数年度英語開講科目,E:偶数年度英語開講科目
・□:リーディング大学院「環境エネルギー協創教育院」プログラムに対応する科目を表す。
・身に着ける力:1,国際的教養力
2,コミュニケーション力
3,専門力
4,課題設定力
5,実践力又は解決力
・備考:他)▲▲コース開講科目
・科目コードにおける「分野コード」は次の通り。(ABC.D.100.R の「D」の項目)A:○○学,B:▲▲学,C:◆◆学・・・
本コースの修士修了要件に記されるキャリア科目については、IV.教養共通群等履修案内-キャリア科目に記載さ
れている、表 MA-1 に示す Graduate Attribute (GA)を原則として全て満たし、2単位以上の単位を修得しなければな
らない。GA の修得状況については,修了時にコースで判定する。
この GA を修得するために,キャリア科目に加えて,キャリア科目としてみなすことが出来る専門科目として、
表 M4 の科目が用意されている。
-5-
なお,対応科目をキャリア科目として修了要件に含めた場合,専門科目として修了要件に含めることが出来ない
ので留意すること。
-6-
【システム制御コース(修士課程)】
1①
1②
1④
1③
確率ダイナミクス
確率システム
太枠は選択必修または必修
2②
2①
計画アルゴリズム
2③
2④
逆問題とデータ同化
数理科目群
非線形ダイナミクス
複雑ネットワーク理論
計算力学特論
情報科目群
修士論文研究
オブジェクト指向分析
設計
計測制御・
モデル化科目群
計算機支援システ
ム
最適制御
ハイブリッドシステ
ム制御
システムの同定と推
定
非線形・適応制御
ロバスト制御
(制御)
ネットワークシステ
ム制御
幾何学的非線形制
御
熱流体モデリング
(モデル化)
生体システムモデリ
ングⅠ
(計測)
計測信号処理特論
実システム設計科目群
実システム設計論1
プロジェクト実践科目群
計測システム論
生体システムモデリン
グⅡ
音響計測工学
流体ロボティクス
プログラミング演習
システム制御プロジェクト
国際派遣プロジェクトA
講究科目群
コンピュータビジョン
画像処理
システム制御講究S1
システム制御講究F1
国際派遣プロジェクトB
システム制御講究S2
システム制御講究F2
履修案①【制御工学フォーカス】
1①
1②
1④
1③
確率システム
2①
2②
2③
計画アルゴリズム
逆問題とデータ同化
2④
数理科目群
非線形ダイナミクス
複雑ネットワーク理論
計算力学特論
情報科目群
修士論文研究
オブジェクト指向分析
設計
計測制御・
モデル化科目群
最適制御
ハイブリッドシステ
ム制御
システムの同定と推
定
非線形・適応制御
ロバスト制御
(制御)
ネットワークシステ
ム制御
幾何学的非線形制
御
熱流体モデリング
(モデル化)
(計測)
計測信号処理特論
実システム設計科目群
実システム設計論1
プロジェクト実践科目群
計測システム論
流体ロボティクス
プログラミング演習
国際派遣プロジェクトB
講究科目群
システム制御講究S1
システム制御講究F1
システム制御講究S2
システム制御講究F2
履修案②【計測工学フォーカス】
1①
1②
1④
2①
2②
確率ダイナミクス
計画アルゴリズム
逆問題とデータ同化
1③
確率システム
2③
2④
数理科目群
非線形ダイナミクス
複雑ネットワーク理論
計算力学特論
情報科目群
修士論文研究
オブジェクト指向分析
設計
計測制御・
モデル化科目群
計算機支援システ
ム
最適制御
ロバスト制御
(制御)
システムの同定と推
定
熱流体モデリング
(モデル化)
生体システムモデリ
ングⅠ
(計測)
計測信号処理特論
実システム設計科目群
実システム設計論1
プロジェクト実践科目群
計測システム論
生体システムモデリン
グⅡ
音響計測工学
コンピュータビジョン
画像処理
プログラミング演習
国際派遣プロジェクトA
講究科目群
システム制御講究S1
システム制御講究F1
システム制御講究S2
システム制御講究F2
履修案③【システム工学フォーカス】
1①
1②
1④
2①
2②
確率ダイナミクス
計画アルゴリズム
逆問題とデータ同化
1③
確率システム
2③
数理科目群
非線形ダイナミクス
複雑ネットワーク理論
計算力学特論
情報科目群
修士論文研究
オブジェクト指向分析
設計
計測制御・
モデル化科目群
計算機支援システ
ム
最適制御
ロバスト制御
(制御)
システムの同定と推
定
熱流体モデリング
(モデル化)
生体システムモデリ
ングⅠ
(計測)
計測信号処理特論
実システム設計科目群
実システム設計論1
プロジェクト実践科目群
講究科目群
生体システムモデリン
グⅡ
計測システム論
流体ロボティクス
プログラミング演習
システム制御講究S1
システム制御プロジェクト
システム制御講究F1
システム制御講究S2
システム制御講究F2
2④
修士論文研究
修士論文研究では,研究課題の設定や解決における様々な試行錯誤や指導教員を含む多くの人々とのディス
カッションを自発的かつ継続的に行うことで,考・試・伝のサイクルを繰り返す一連の研究プロセスを体現す
る。このプロセスを通じて問題設定能力や問題解決能力,そしてコミュニケーション力の向上を図る。なお研
究プロセスのマイルストーンとして「プロセスメモ」「オフラボディスカッション」「中間発表」を実施する。
プロセスメモ
目的:試行錯誤した研究のプロセスを書き留めることにより,各自,研究プロセスを確認 し,研究上の理
解を深める.
実施方法:実施内容,実施結果,検討すべき課題について記載したメモを,提出指定月の 1 日までに指導
教員に提出する.
オフラボディスカッション
目的:他研究室の専攻教員(助教を含む)と研究現況を話し合うことで視野を 広げる.
実施方法:修士課程在籍中に全 2 回、指定されたクオータに研究の現況について指導教員以外の教員とディ
スカッションをする.
中間発表
目的:修士論文研究の途中経過を発表し,教員からの助言を得て,最終発表へ向けて研究 を進める.
実施方法:修士論文研究について口頭発表あるいはポスター発表を行う.
・修士論文審査基準
修士学位論文は,システム制御学の学術分野における新しい知見を含むか,またはシステム制御技術の発展に
貢献する有用な知見を含み,独自の考察を含んだ自著の論文でなければならない。
・修士論文審査実施方法
審査委員会は 3 名以上の審査員で構成される。審査員による事前査読の後,口頭発表を行って最終的な審査・
評価を行う。博士後期課程に進学する者の審査は5名の審査員で行う。
-9-
【博士課程】
人材養成の目的
私たちの暮らしを支える多様な装置やインフラストラクチャ,そして私たちを含む生命は,様々な要素から成り
立っている。しかし,それらが果たす機能や生み出す価値は,個別の要素を超えた総体として発揮されている。
システム制御系システムコース博士課程では,高度なシステム的観点を有しながら,現実の諸問題に対して自ら
研究課題を発掘し研究を遂行できる,学識と実践力を兼ね備えたリーダーとしての人材,高度なシステム的観点
から国際的視野をもって研究・開発の潮流を理解し体系化する能力を有する人材,システム制御の専門知識を自
在に活用した新たな創造的提案によって研究成果を社会に還元できる能力を有する人材を養成する。
学修目標
修士課程までに身につけた広範な学力とシステム的観点を基盤に下記の能力を修得する。
・ システム的観点から諸分野の問題を解釈・体系化し,新たな価値を生み出す体系を構築する能力
・ 自ら研究課題設定ができる能力
・ リーダーとしてプロジェクトを立案・遂行する能力
・ 国際的視野をもって研究・開発の潮流を理解し体系化する能力
・ 研究成果を社会に還元できる能力
学修内容
学修目的を実現するために以下の科目が設置され、自由度の高い学修計画を自ら立案・履修できる教育課程が
設計されている。
A) 研究の実践・創造的提案のマネジメントおよび発表能力を養う研究プロセス科目,
B) 研究遂行力と体系化能力を養う講究科目,
C) 社会とのつながりを養うキャリア科目
修了要件
本コースの博士後期課程を修了するためには,次の要件を満たさなければならない。
1.24単位以上を大学院授業科目(600 番台)から取得していること
2.本コースで指定された授業科目において,次の要件を満たすこと
・講究科目を12単位,取得していること
・コース標準学修課程の専門科目群から 14 単位以上を修得していること
・文系教養科目のうち 600 番台を2単位以上,キャリア科目から4単位以上を含み合計 6 位以上
修得していること。
3.博士論文審査及び最終試験に合格すること
- 10 -
表D1
システム制御コース博士後期課程修了要件
科目区分
必修科目単位
選択科目単
単位数
学修内容
教養科 目群
位
との関連
文系教養科目
2 単位以上
C
キャリア科目
4 単位以上
6 単位以上
備考
C
その他
システム制御講究 S3
B
システム制御講究 F3
システム制御講究 S4
専門科 目 群
講究科目
システム制御講究 F4
システム制御講究 S5
システム制御講究 F5
コース標準
学修課程の
専門科目群
から
を各 2 単位,
合計 12 単位
14 単位以上
研究関連科目
A
専門科目
修了単位合計
上記の条件を満たし,24 単位以上修得する事
【備考】
・文系教養科目,キャリア科目の詳細は,IV.教養科目群履修案内のそれぞれの章を参照すること。
授業科目
表D1 に本コースにおける授業科目分類と博士後期課程修了に必要な単位数を示している。必要単位数は科
目分類ごと、また科目群ごとに指定され、また対応科目欄には科目選択にあたっての注記がある。右端の欄に
は科目と関連する学修内容を示す。学修申告にあたっては、科目と学修内容の関係を十分理解すること。
表D2は本コースの博士後課程における専門科目群の授業科目を示す。表中の備考欄にある,コース名が記
載されている科目については,本コースが指定する他コース専門科目群を示し修得した場合,本コースの標準
学修課程の「専門科目」として取り扱われる。
本コースの博士後期課程修了要件に記されるキャリア科目については、VI.教養共通群等履修案内-キャリア科
目に記載されている、表 A-1 または B-1 に示す Graduate Attribute (GA)を原則として全て満たし、4単位以上の単位
を修得しなければならない。GA の修得状況については,修了時にコースで判定する。
なお、博士課程教育リーディングプログラムの教育課程を履修する者については、VI. 教養科目群等履修案内-
キャリア科目に記載されている以外にキャリア科目とみなすことができる科目が用意されている場合がある。具体
的な科目、履修要件等は、該当する教育課程の履修案内を参照のこと。
- 11 -
表D2
システム制御コース博士後期課程専門科目群(記載例)
科目
科目コード
科目名
単位数
身に着
学修
ける力
内容
0-2-0
12345
B
0-2-0
12345
B
0-2-0
12345
B
0-2-0
12345
B
0-2-0
12345
B
0-2-0
12345
B
0-2-0
2345
A
0-2-0
2345
A
0-2-0
2345
A
0-1-0
2345
A
0-1-0
2345
A
0-1-0
2345
A
0-1-0
2345
A
0-1-0
2345
A
0-1-0
2345
A
区分
SCE.Z691.R
◎
システム制御講究 S3
備考
(Seminar in Systems and
Control Engineering S3)
SCE.Z692.R
◎
システム制御講究 F3
(Seminar in Systems and
Control Engineering F3)
SCE.Z693.R
◎
システム制御講究 S4
(Seminar in Systems and
講
究
600
科
番台
Control Engineering S4)
SCE.Z694.R
◎
システム制御講究 F4
(Seminar in Systems and
目
Control Engineering F4)
SCE.Z695.R
◎
システム制御講究 S5
(Seminar in Systems and
Control Engineering S5)
SCE.Z696.R
◎
システム制御講究 F5
(Seminar in Systems and
Control Engineering F5)
SCE.Z681.B
SCE.Z682.B
SCE.Z683.B
SCE.Z684.B
研
究
関
600
連
番台
科
SCE.Z685.B
SCE.Z686.B
目
SCE.Z687.B
SCE.Z688.B
SCE.Z689.B
B
研究プロセス A1
○
(Research processA1)
B
研究プロセス A2
○
(Research processA2)
B
研究プロセス A3
○
(Research processB1)
B
研究プロセス B1
○
(Research processB2)
B
研究プロセス B2
○
(Research processB3)
B
研究プロセス B3
○
(Research processB4)
B
研究プロセス B4
○
(Research processB5)
B
研究プロセス B5
○
(Research processB1)
B
研究プロセス B6
○
(Research processB6)
・◎:必修科目,○選択必修科目,★英語で授業を行う科目,O:奇数年度英語開講科目,E:偶数年度英語開講科
目
・□:リーディング大学院「環境エネルギー協創教育院」プログラムに対応する科目を表す。
・身に着ける力:1,国際的教養力
2,コミュニケーション力
決力
- 12 -
3,専門力
4,課題設定力 5,実践力又は解
【システム制御コース(博士後期課程)】
講究科目
システム制御講究
S1
システム制御講究
F1
システム制御講究
S2
システム制御講究
F2
システム制御講究
S3
システム制御講究
F3
博士論文研究
研究マネジメント科目
研究プロセスA1
研究プロセスA2
研究プロセスA3
研究プロセスB1
研究プロセスB3
研究プロセスB5
研究プロセスB2
研究プロセスB4
研究プロセスB6
教養科目群
文系教養科目
キャリア科目
䕻䝅䝇䝔䝮ไᚚ⣔䝅䝇䝔䝮ไᚚ䝁䞊䝇䚷ᒚಟ౛
䠍ᖺḟ
ᖺḟ
⛉┠༊ศ
ᩥ⣔ᩍ㣴⛉┠
➨䠍㻽
➨䠎㻽
㉥Ꮠ䠖ᚲಟ⛉┠䠈䚷㯮Ꮠ䠖㑅ᢥ⛉┠䠈䚷඲䛶㻢㻜㻜␒ྎ⛉┠㻌
༢
䠏ᖺḟ
఩
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博士論文研究
・博士論文審査基準
博士学位論文は,システム制御分野における,新規性,独創性と十分な学術的価値を持つ自著の論文であっ
て,主要部分が国際的な水準にある学術雑誌等に掲載されているか,あるいは掲載される水準でなければなら
ない。
・博士論文審査実施方法
審査委員会は 5 名以上の審査員で構成されるものとする。中間審査及び予備審査に合格した上で論文を提出
し,口頭発表の後,審査員による事前査読を経て,最終的な審査・評価を行う。最終審査では,当該分野に関
する口頭試問により,当該分野の理解能力を確認する。
- 15 -
システム制御系システム制御コース 教授要目
SCE.Z491,591,691,693,695 システム制御講究 S1~S5 (Seminar in Systems and Control Engineering S1~S5)
SCE.Z492,592,692,694,696 システム制御講究 F1~F5 (Seminar in Systems and Control Engineering F1~F5)
1~2Q, 3~4Q
0-2-0
指導教員
This two-quarter long course is designed to give students specialist knowledge in their field of study
as well as basic knowledge in a broader area, with a focus on research assignments that are suggested
by the academic supervisor (assignments may be decided through discussions with the academic supervisor).
The students will incorporate this knowledge into their own research themes to carry out research,
participate in academic discussions, and give presentations of their findings. The aims of the above
mentioned process are not only to develop the students’ skills in such areas as literature search and
analysis, mapping techniques, and techniques for collecting, analyzing, and assessing data, but also
to acquire linguistic proficiency and comprehension skills as well as the ability to present ideas and
arguments effectively in academic writing and through discussions and presentations. Graduate education
at Tokyo Tech is comprised of coursework education based on a structured curriculum and laboratory work
characterized
by
individualized
instruction.
Research
Seminar
courses
are
central
to
the
laboratory-based education, and active learning is strongly encouraged. By enrolling in Research Seminar
courses and pursuing research activities, students are expected to develop expertise in their field of
study and gain skills that are sought after by society.
(This two-quarter long course is designed to give students specialist knowledge in their field of study
as well as basic knowledge in a broader area, with a focus on research assignments that are suggested
by the academic supervisor (assignments may be decided through discussions with the academic supervisor).
The students will incorporate this knowledge into their own research themes to carry out research,
participate in academic discussions, and give presentations of their findings. The aims of the above
mentioned process are not only to develop the students’ skills in such areas as literature search and
analysis, mapping techniques, and techniques for collecting, analyzing, and assessing data, but also
to acquire linguistic proficiency and comprehension skills as well as the ability to present ideas and
arguments effectively in academic writing and through discussions and presentations. Graduate education
at Tokyo Tech is comprised of coursework education based on a structured curriculum and laboratory work
characterized
by
individualized
instruction.
Research
Seminar
courses
are
central
to
the
laboratory-based education, and active learning is strongly encouraged. By enrolling in Research Seminar
courses and pursuing research activities, students are expected to develop expertise in their field of
study and gain skills that are sought after by society.)
SCE.A401 Stochastic Systems (確率システム)
1Q
1-0-0
毎年英語 木村
康治 教授 (Kimura Koji)
Excitations such as earthquakes, wind loads and sea waves are influenced by many uncertain factors. Their
wave forms fluctuate randomly with time and identical waveforms cannot be observed. This course focuses
on considering how to approach to these kinds of problems. The course also presents the probabilistic
viewpoint and methods, and the basic concepts for introducing them to the problems of system dynamics.
(地震動,風荷重,波浪等の外力やシステムへの外乱は,多数の不確定因子によって影響され,その波形は時間
とともにランダムに変動し,同一波形の再現は考えられません.このように波形に再現性がなく,対象とする構
造物やシステムの応答を確定量として予知できないような問題に如何にアプローチするかについて考えていき
-1-
ます.確率論的な考え方や手法,それらをシステムダイナミクスの問題に導入する際の基本的な考え方,および
確率システムの応用について述べていきます.)
SCE.A402 オブジェクト指向分析設計 (Object Oriented Analysis and Design)
1Q
1-0-0
天谷
賢治 教授 中島
求 教授 原
精一郎 准教授
オブジェクト指向分析/設計法について,基礎的な概念からプログラミングへの応用までを教授する.
講義と比較的小規模な例題の分析/設計によってオブジェクト指向分析/設計法の知識を習得する.
コンピュータソフトウエアの分析/設計論にとどまらず、機械工学・システム工学などの他分野におけるオブジ
ェクト指向分析/設計についてもふれる.
習得した知識をコンピュータプログラミングに応用することで,オブジェクト指向の実践的な利用を体得する.
中規模や大規模のコンピュータプログラムやシステムを扱う際にはオブジェクト指向分析/設計の考え方が必須
であり,当コースに関連する分野で将来的に活躍するためには重要な知識・技術である.
後学期に予定されているシステム制御プロジェクトにおいては,この授業で得た知識・技術を実践的に活用しさ
らに確実なものとしてもらうことを期待している.
(Basic concepts and application to the computer programming of an object oriented analysis / design
are taught.
Knowledge of object oriented analysis / design are learned through lectures and exercises on small scale
examples.
Not only the usage of analysis / design in computer software but also those in mechanical engineering
or system engineering are included.
By using the knowledge learned in the lecture to the computer programming, practical application of the
object oriented analysis / design is experienced.
When working with medium or large-sized computer programs or systems, concept of object-oriented analysis
/ design is essential.
Those knowledge or technique are important for your future work in fields related to this course.
In Systems and Control Engineering Project, which is scheduled afterwards, we expect to make practical
use of the knowledge and technique obtained in this class and make them more confident.)
SCE.A403 プログラミング演習 (Programming workshop)
2Q
0-1-0
小野寺
栄吉 業務委託非常勤講師
JAVA 開発環境を用いて,プログラミング技術・アプリケーション作成の基礎を教授する。
また,基礎的なサンプルソフトウエアに沿ってプログラミング技法を教授し,オブジェクト指向と Java 言語を
使用して実践させる。
JAVA はウェアラブルデバイスからデータセンタまで,スケールの大きく異なるシステムで共通して使用可能な
プログラミング言語であり,当コースに関連する分野で将来的に活躍するためには重要な知識・技術である.
この授業を通して,JAVA プログラミングの基礎,および GUI アプリケーション開発を理解し,独力で小規模な
アプリケーションソフトウェアが作成可能になることを目標とする.
後学期に予定されているシステム制御プロジェクトにおいては,この授業で得た知識・技術を実践的に活用して
もらうことを期待している.
(The basics of JAVA programming techniques and applications development are taught using a development
environment.
Programming techniques are taught and practiced along the basic sample software using a Java language
and object orientation.
JAVA is a programming language that can be used in systems with very different scale such as from the
wearable device to the data center.
-2-
The knowledge and technique on JAVA are important for your future work in fields related to this course.
Through this class, students will understand basics of JAVA programming and GUI application development,
and expected to be able to develop small-scale application software on their own.
In Systems and Control Engineering Project, which is scheduled afterwards, we expect to make practical
use of the knowledge and technique obtained in this class.)
SCE.A404 Nonlinear Dynamics (非線形ダイナミクス)
3Q
1-0-0
毎年英語 中尾
裕也 准教授 (Nakao Hiroya)
Various real-world phenomena are modeled as dynamical systems. In this course, starting from the elements
of dynamical systems theory, destabilization of stationary states and emergence of spontaneous rhythmic
or chaotic dynamics are explained, using mathematical models of real-world systems as examples.
(実世界の様々な対象は力学系としてモデル化される。本講義では、力学系理論の基礎的な事項から出発して、
各種の系の数理モデルを題材に、定常状態が不安定化して自律的なリズムやカオスの発生に至る過程について理
解することを目指す。)
SCE.C401 System Identification and Estimation (システムの同定と推定)
3Q
1-0-0
毎年英語 山北
昌毅 准教授 (Yamakita Masaki)
First mathematical knowledge about plant modeling which is needed for design of control systems is
summarized, then basic and practical system identification procedures are explained. Also, nonlinear
filtering techniques needed for prediction of behavior of systems in future are studied.
(システム制御系の設計に必要となるプラントモデリングのための知識として、モデルの種類やそれに関連する
数学的事項を整理したのち、基本的な同定手法や実用的なアルゴリズムを解説する。また、システムの予測に必
要な状態の推定に必要な非線形フィルタリングについても解説する。)
SCE.C402 Robust Control (ロバスト制御)
1Q
1-0-0
毎年英語 藤田
政之 教授 (Fujita Masayuki)
The purpose of this course is to provide the students with the principles and tools of robust control
theory: nominal stability, nominal performance, robustness, uncertainty, robust stability, loop shaping,
H∞ control, robust performance. The students will be introduced to the computational tools for dynamical
systems available in Robust Control Toolbox (MATLAB).
The applications of robust control theory are spreading to diverse areas such as aerospace systems,
chemical processes, power networks, and control of fluids. This course will focus on an introduction
to the fundamentals of robustness, uncertainty and design method of H∞ control. Any dynamical model
of a system will neglect some physical phenomena. Therefore, a model set that includes the true physical
plant can never be constructed. Then, a design technique must help make this gap small, and H∞ control
focused on this course minimizes H∞ norm of the feedback systems and to reduce its sensitivity in front
of perturbations and uncertainties. Since robust control theory was the most active area from the 1970s
through the 1990s, the students will be provided the fundamentals of mainstream systems theory.
(本講義では,ロバスト制御理論の基礎とその解析,設計のための重要な概念を導入する。特にノミナル安定性,
ノミナル性能,ロバスト性,不確かさ,ロバスト安定性,ループ整形,H∞制御,ロバスト性能に重点を置きな
がら学習する.さらに,Robust Control Toolbox(MATLAB)を利用して設計技術を提供し,ロバスト制御に関す
るより実践的な知識を習得する.
ロバスト制御理論の応用は,航空宇宙システム,化学プロセス,電力ネットワーク,流体の制御など様々な分野
に渡って行われている.この講義では,システムのロバスト性,不確かさと H∞制御に重点をおいて授業展開す
る.いかなるシステムの動的モデルも必ず何らかの物理現象を無視することになり,よって実際のシステムを含
-3-
んだモデル集合を記述することはできない.そこで設計手法はこの溝を小さくするものでなければならない.こ
の講義で重点を置く H∞制御は,フィードバック系の H∞ノルムを最小にすることで制御対象の変動や不確かさ
に対する感度を低減させることができる.1970 年代から 1990 年代にかけてロバスト制御はシステム理論で最も
盛んに研究されていた分野であることから,システム理論の主流となる理論を習得してもらう.)
SCE.I401 Advanced course of
1Q
1-0-0
毎年英語 原
Measurement and Signal Processing (計測信号処理特論)
精一郎 准教授 (Hara Seiichiro)
Concepts and applications of the measurement of physical phenomena and processing of the measurement
signal are lectured.
Then as a linear processing of signal, lectures about the spectral analysis and filtering will be given.
Then as a nonlinear processing, statistical signal processing, adaptive signal processing will be given.
Method for analyzing and evaluating the signal will also be lectured.
To operate the machine or system adopted to the surrounding environment, it is necessary to obtain and
evaluate the necessary information from the physical phenomena.
As its first step, this course facilitates students’ knowledge and skill about measurement and analysis
of the phenomenon.
(最初に物理現象の計測,および計測された信号の処理の概念と応用分野について講述する.
次いで線形な信号の処理として,スペクトル解析およびフィルタリングについて講述する.その後に非線形な信
号処理として,統計的信号処理,適応信号処理について講述する.最後に信号を分析・評価するための解析方法
について講述する.
機械やシステムに周囲の環境に適合した動作をさせるためには,物理現象から必要な情報を得てその評価を行う
必要がある.
本授業科目では,その最初のステップとして,現象を測定して分析するための知識と技術を身につけてもらうこ
とを狙いとしている.)
SCE.I402 計測システム特論 (Advanced course of Sensing System Theory)
2Q
1-0-0
大山
真司 准教授
計測工学における究極の目的は S/N 比の向上である。この目的を達成するための方策を論考する。こうした考え
方に基づく最新の計測の例について、センサネットワーク、CT の計測等を挙げて説明する。
(Improvement of S/N ratio is final goal for measurement technology. Methodology for achieve this goal
will be discussed. Sensor network and CT system will be introduced.)
SCE.I431 計算機支援システム (Computer Aided Systems -The Data Embedding and Coupling-)
2Q
1-0-0
笹島
和幸 教授
工学の多くは,解こうとする問題の時空間スケールにおける漸近原理に基づき,支配則が定式化されている場合
が多い.そのような場合には,その支配則に基づくシミュレーション等を計算機内のバーチャル空間で行うこと
が可能であり,工学の多くの分野でシミュレーションが開発され,有効に使用されている.すべての事象が計算
機モデルで正しくシミュレーション予測可能であり,導かれた結果は常に正しいと誤解するむきもあるほどであ
る.
設計をはじめとするものつくりにおいては,CAD,CAE,CAM,・・・最近では取扱説明書やパンフレッ
トから保守サービス,廃棄支援に至るまで,CAxとして計算機支援の技術の開発とそれらの統合が図られてい
る.
本科目では,講義形式を主体として,これらの各要素における計算機支援のための枠組み,ものつくりの流れに
おける計算機内情報の統合,計算機支援システムとしての基本的要件等を教授する.
(This lecture focuses recent computer aided systems (CAS) in engineering production. It is presented
-4-
that the purpose and history of CAS, and a future system based on 3-D CAS and databases.)
SCE.I432 Acoustic measurement engineering (音響計測工学)
3Q
1-0-0
毎年英語 蜂屋
弘之 教授 (Hachiya Hiroyuki)
This course covers the physical and engineering basis for using acoustic waves in measurements and
imaging. Basic concept of this course can be easily applied to the measurement of electrical magnetic
wave and elastic wave. The analysis of wave equation is essential for the understanding of resolution
of acoustic imaging. The course includes array signal processing. This technique is not only useful for
acoustic imaging, but also for radar and non-destructive testing. Examples from medical ultrasound
imaging and underwater sonar are included.
(この講義では音波を用いた計測と画像化における物理的基礎と技術を扱う。本講義の基本的考え方は,電磁波
や弾性波による計測に容易に応用できる。波動方程式の解析は音響画像の分解能を理解するうえで必須である。
授業ではアレイ信号処理についても述べる。この手法は,音響による画像化に有用なだけでなく,レーダーや非
破壊検査の分野においても有用である。医用超音波画像や水中のソーナーの例についても述べる。)
SCE.M401 Numerical analysis of heat transfer and fluid flow (熱流体モデリング)
2Q
1-0-0
毎年英語 小酒
英範 教授 (Kosaka Hidenori)
This course focuses on the fundamentals of numerical analysis of thermo-fluid dynamics. Firstly, the
governing equations of thermo-fluid dynamics, which express the conservation of mass, momentum, and
energy, are presented. Secondary the discretization of governing equations, numerical solving method
of discretized equations, and the numerical errors in numerical analysis are explained. Finally, the
numerical simulation on the simple steady flow is conducted as an exercise.
Computational fluid dynamics (CFD) is widely used for designing the energy conversion systems such as
internal combustion engines, turbo-charger. We need to understand the principles of numerical simulation
of thermo-fluid dynamics and apply the numerical analysis to the actual systems for the validation of
the computed results by CFD and developing the new models of thermo-fluid phenomena. In this course,
the processes of numerical analysis of heat transfer and fluid flow are explained with examples of analysis
in the simple field. By combining lectures and exercises, the course enables students to understand and
acquire the fundamentals of numerical analysis of thermo-fluid dynamics widely applicable to analysis
of energy conversion systems.
(本講義では,熱流体の数値解析に関する基礎事項を扱う。まず,熱流体現象を数理的に記述する基礎方程式の
意味について解説し,次に,基礎方程式の離散化手法とその解法,解析誤差の要因とその低減法について解説す
る。さらに,熱伝導や流れ場の具体的な数値解法について解説と演習を実施する。
内燃機関やターボチャージャーなどのエネルギー変換システムの設計には,広く熱流体数値解析コードが用いら
れてる。これらの数値解析コードにより得られた結果を正しく評価したり,熱流体の新たな数値モデルを開発す
るためには,熱流体の数値解析手法の原理を理解し,これを実際の工学課題に適用できる力が必要となる。本講
義では,単純場の熱伝導問題や流れ場の問題を取り上げ,これらを記述する支配方程式の離散化と数値解法に関
する基礎事項の解説と演習により,熱流体現象の解析力を養う。)
SCE.M402 Modeling of Bio-Systems I (生体システムモデリングⅠ)
2Q
1-0-0
毎年英語 中島
求 教授 (Nakashima Motomu) 倉林
大輔 教授 (Kurabayashi Daisuke) 宮﨑
祐
介 准教授 (Miyazaki Yusuke)
This course focuses on anatomical structure of a human body, modeling of human body shape, measuring
method of human body motion, anatomy of neural system, etc.
Living organisms themselves are very complicated systems. It is indispensable to consider living
-5-
organisms as systems in order to develop practical systems related to living organisms including human
beings. This course provides basic knowledge about methodology to model living organisms as systems.
(本講義では,人体の解剖学的構造,人体の形態モデリング,人体の運動計測手法,神経の解剖学などについて
学習します.
生体はそれ自体が非常に複雑なシステムであり,われわれ人間を含む生体が関係する応用システムの開発のため
には,生体をシステムとして捉える考え方が必須となります.本講義では,生体をシステムとしてモデル化する
基礎的方法論についての知識を身に付けることをねらいとしています.)
SCE.S401 実システム設計論 1 (Practical System Design1)
1Q
1-0-0
天谷
賢治 教授 井村
順一 教授 奥冨
正敏 教授
本講義は、システム設計の実際を、システム設計という多様な側面を意識しながらそれぞれの具体対象毎に学び、
これまで学んできた設計や創造の体験が実社会においてどのように結びつくかを学習するものである。
(This lecture focuses in understanding the practical system design, which has various point of view.
The aim is understanding how join the learned fundamental design thinking and creative design to the
future practical one.)
SCE.S402 Fluid Robotics (流体ロボティクス)
3Q
1-0-0
毎年英語 塚越
秀行 准教授 (Tsukagoshi Hideyuki)
This course will introduce the advantages and the problems of fluid power control systems from the point
of applying them to robotics, after showing you their basic characteristics and how to design them.
Furthermore, the newly proposed topics to solve the conventional problems will be introduced by using
videos, which are related to fluid power actuators, pressure power source, and their application such
as search & rescue robots and welfare robots.
(流体制御システムの特徴とその設計法を述べ、ロボット技術として適用する際の利点と課題を明確化する。そ
して、その課題解決として昨今新たに提案された流体駆動アクチュエータや圧力源およびそれらを駆使した災害
対応ロボットや医療・福祉ロボットに関する最新の研究トピックスを動画も交えて講義する。なお、本講義は英
語にて開講する。)
SCE.Z401 システム制御プロジェクト (Systems and Control Engineering Project)
3~4Q
0-3-0
天谷
賢治 教授 井村
順一 教授 奥冨
正敏 教授
社会的な課題を自ら発見・調査し,その解決のための方策を提示し,さらに解決のためのシステムを実現させる
プロジェクトをグループ単位で実施する.プロジェクトの対象は人間が関わるものであることが望ましい.必要
となるシステムの分析,設計,実装には必要に応じてオブジェクト指向を適用する.システムはソフトウェアだ
けでなく,ハードウェアを含むこともできる.プロジェクトの進行の管理も大切な要素である.
課題を主体的に発見し,その解決方法を提案するプロセスを体験し,そのために必要な能力を習得させることを
目的とする.
(Run a project to find social problems, to propose a solution and to develop required system in group
corroboration. It is advisable to select a project related human as a target. Object oriented method
may be employed for system analysis, design and implementation. The project may involve not only software
development but also hardware development. Management of project progress is also important element.)
SCE.Z402 International dispatch project A (国際派遣プロジェクト A)
3~4Q
0-3-0
毎年英語 天谷
賢治 教授 (Amaya Kenji) 井村
順一 教授 (Imura Jun-Ichi) 奥冨
正敏 教
授 (Okutomi Masatoshi)
A student goes to a university or institute or industry or organization outside Japan to undergo a research
-6-
or development project to acquire abilities or skills for international communication, problem setting
and solving, project management.
(A student goes to a university or institute or industry or organization outside Japan to undergo a
research or development project to acquire abilities or skills for international communication, problem
setting and solving, project management.)
SCE.Z403 International dispatch project B (国際派遣プロジェクト B)
1~2Q
0-3-0
毎年英語 天谷
賢治 教授 (Amaya Kenji) 井村
順一 教授 (Imura Jun-Ichi) 奥冨
正敏 教
授 (Okutomi Masatoshi)
A student goes to a university or institute or industry or organization outside Japan to undergo a research
or development project to acquire abilities or skills for international communication, problem setting
and solving, project management.
(A student goes to a university or institute or industry or organization outside Japan to undergo a
research or development project to acquire abilities or skills for international communication, problem
setting and solving, project management.)
SCE.A501 Complex Networks (複雑ネットワーク理論)
4Q
1-0-0
毎年英語 中尾
裕也 准教授 (Nakao Hiroya)
Networks are universal understructures of the real world. In this course, starting from elementary facts
on the network (graph) theory, typical generative models of networks, characterization of networks by
the spectrum and other statistical quantities, and dynamical processes on networks are explained.
(ネットワークは実世界の普遍的な構造のひとつである。本講義では、ネットワーク(グラフ)理論の初歩から
出発して、各種のネットワーク生成モデル、スペクトルやその他の統計量によるネットワークの特徴づけ、さら
にネットワーク上で生じる各種のダイナミクスについて理解することを目指す。)
SCE.A502 確率ダイナミクス (Stochastic Dynamics)
4Q
1-0-0
木村
康治 教授
波形に再現性がなく,対象とする構造物やシステムの応答を確定量として予知できないような問題に如何にアプ
ローチするか? 確率論的な考え方や手法をダイナミクスの問題に導入する際の基本的な考え方を学んでいきま
す.また,基礎となる確率論,確率過程論について詳述し,確率微分方程式に対する理解を深めます.さらに,
広領域にわたる確率ダイナミクスの応用について述べていきます.
(How do we approach to the dynamical problems in which identical waveforms won’t be observed and the
responses of systems and structures cannot be predicted as the deterministic quantity? This course
presents the probabilistic viewpoint and methods, and the basic concepts for introducing them to these
dynamical problems. The course also focuses on stochastic differential equations and emphasizes the wide
scope of stochastic dynamics.)
SCE.A503 Planning Algorithm (計画アルゴリズム)
1Q
1-0-0
毎年英語 倉林
大輔 教授 (Kurabayashi Daisuke)
This lecture will provide a comprehensive overview of planning algorithms. Concept of planning, tools
for planning, and consideration of uncertainty will be introduced. Graph theory, Graph search, sampling
based planning, combinatorial planning, configuration space, decision theoretic planning, and planning
using potential will be discussed.
Planning algorithm are used to derive target trajectory for control systems. For example, path planning
for mobile robots, production planning for manufacturers, and collision avoidance of multiple
-7-
manipulators, etc. Students should be familiar with abstracted models of problems in the world.
(計画アルゴリズムのツールとなるグラフ理論・グラフ探索,サンプリング理論を概観した後,空間の構造化表
現であるコンフィグレーション空間とそのクラス,サンプリング規範の探索アルゴリズムを学び,計画アルゴリ
ズムの基本を修得します.さらに不確定性の表現と取り扱い,これを勘案した最適化手法について理解し,現実
の計画問題に対する解法アルゴリズム設計のための基礎を修得します.)
SCE.A504 Advanced course of Computational Mechanics (計算力学特論)
2Q
1-0-0
毎年英語 天谷
賢治 教授 (Amaya Kenji) 宮﨑
祐介 准教授 (Miyazaki Yusuke)
This course focuses on the advanced level of computational mechanics used in the analysis of engineering
designing.
Topics include finite element methods of dynamical problems, nonlinear analysis and finite differential
methods of fluid dynamics.
By combining lectures and exercises, the course enables students to understand and acquire the advanced
knowledge of Computational mechanics.
(本講義ではまず計算力学に関する上級な事項を修得するすなわち、実問題の数値シミュレーション、数理モデ
ルの構築、動的問題の有限要素法、非線形問題の有限要素法、大規模問題、マルチフィジックス数値解析、につ
いて解説を行う。さらに、演習および課題を通して実際に解析が行える力を養う。)
SCE.A505 Inverse Problems and Data Assimilation (逆問題とデータ同化)
2Q
1-0-0
毎年英語 天谷
賢治 教授 (Amaya Kenji)
This course focuses on the inverse problems and data assimilation.
Lectures will include the topics about: inverse problems, ill posed problems, regularization methods,
singular value, decomposition, Tikhonov regularization, data assimilation, maximum likelihood
estimation, Baysian estimation.
(本講義ではまず逆問題に関する基礎的な事項を修得する。
すなわち、逆問題の設定、適切性、非適切性、適切化法、特異値分解法、チホノフの適切化、適切化パラメータ
の決定法、データ同化
最尤推定法
ベイズ推定について丁寧に解説を行う。
さらに逆解析とデータ同化の実際について教授し、演習および課題を通して実際に解析が行える力を養う。)
SCE.C501 Optimal Control (最適制御)
3Q
1-0-0
毎年英語 畑中
健志 准教授 (Hatanaka Takeshi)
Control engineering is currently required to address control problems in a layer higher than the
traditional ones wherein the focus is placed on stabilization, output regulation or disturbance rejection
for physical systems. The objective in such high-level control is often described by the framework of
optimization, and, indeed, the mainstream of the advanced researches goes in this direction. Besides,
optimization is one of the methodologies which are most broadly employed in engineering and hence learning
the foundations and powerful techniques therein would be helpful for solving a variety of problems which
students will encounter in the future. This course starts with introduction to the basis contents like
problem formulation, convex analysis, duality and optimality conditions together and then educates
classical optimal control and dual decomposition together with model predictive control. The latter half
of this course is devoted to the contents such as Markov chain, Markov decision process and game theory
which are also closely related to advanced research works.
(現在の制御工学には,物理システムの安定化や外乱,出力抑制などを目的とする従来型の制御系の上位にある
階層の制御が求められています.そこで求められる目的の代表的な記述方式が最適化であり,事実多くの先端研
究もその方向に流れています.また,最適化ほど幅広い工学分野で利用されている方法論は少なく,制御工学を
-8-
超えて,これから出会う問題を解決するためにもこれを修めることは有益です.講義では,最適化理論の定式化
および凸解析や双対性,最適性条件といった基礎から出発し,中盤以降は古典的な最適制御論に加えて,双対分
解,モデル予測制御,マルコフ連鎖,マルコフ決定過程,ゲーム理論など,先端研究に関わりの深い話題を選抜
して講述します.)
SCE.C502 Hybrid Systems Control (ハイブリッドシステム制御)
4Q
1-0-0
毎年英語 井村
順一 教授 (Imura Jun-Ichi)
Hybrid system is a dynamical system composed of discrete-valued variables and continuous-valued
variables. It is also defined as a dynamical system composed of logical variables and physical variables.
This includes control systems with logic operations and ON-OFF switches, discontinuous physical phenomena
such as jump behavior.
This course focuses on such systems, and covers the fundamentals on hybrid system
representation and control design methods.
The aim of this course is that students who have already learned classical control theory and modern
control theory will learn, as an advanced control theory, how to represent logical systems such as an
automaton, and how to combine the logical system model and physical system model as a hybrid system model,
and then how to design a model predictive control of the hybrid system model.
(ハイブリッドシステムとは,離散変数と連続変数から成る動的システムのことである。あるいは,論理変数と
物理変数から成る動的システムとも定義される。このようなシステムの例として、論理動作を含むコンピュータ
制御される制御系が挙げられる。他にはボールが弾むなど不連続な物理現象も含む。本講義では,このような複
雑なシステムをいかに数理モデルで表現し,制御系を設計するかについて,その基礎理論を講述する。
本講義のねらいは,古典制御や現代制御を履修した学生に対して,よりアドバスな制御手法として,オートマト
ンなど論理変数から成るシステムの表現方法を修得し,古典制御や現代制御においてすでに修得している物理変
数から成るシステムの表現方法と組み合わせる手法について,および,それを用いたモデル予測制御手法につい
て修得することにある。)
SCE.C531 Nonlinear and Adaptive Control (非線形・適応制御)
4Q
1-0-0
毎年英語 早川
朋久 准教授 (Hayakawa Tomohisa)
Theory and application of nonlinear and adaptive control systems. Discussed are methods of on-line
parameter identification and adaptive control for nonlinear systems with uncertain parameters. To this
end, Lyapunov stability theory and Lyapunov functions for general nonlinear systems are examined in the
first part of the course.
(本講義では,まず非線形システムの解軌道の一意性と存在性を確認し,平衡点の安定性を定義します。その後,
リアプノフの安定性理論と消散性理論を概説し,passivity と nonexpansivity について非線形版の KYP 方程式
を構築します。最後に,部分前金安定性定理を用いて適応制御の考え方を習得していきます。)
SCE.C532 Nonlinear Control: Geometric Approach (幾何学的非線形制御)
1Q
1-0-0
毎年英語 三平
満司 教授 (Sampei Mitsuji)
This course focuses on nonlinear control theory based on differential geometry.
The basic concepts
of differential geometry (differential manifold, vector field, Lie derivative and Lie bracket) are
introduced, and their relation to nonlinear control theory (controllability and observability) is
discussed.
The exact linearization, input-output linearization and observers with linear error
dynamics are also introduced.
Matrix theory is a powerful tool for analysis and controller design of linear systems described in linear
state equation.
Instead of matrix theory, differential geometry should be used for nonlinear systems.
This course shows how differential geometry contributes to nonlinear control theory, and gives necessary
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knowledge for understanding and developing nonlinear control theory.
(微分幾何学に基づいた非線形制御理論について講義する.まず,微分幾何学の基礎概念(ベクトル場,Lie 微
分,Lie bracket)などについて解説した後,非線形状態方程式の基礎的概念(可識別性,可操作性),状態方
程式の厳密な線形化,入出力の厳密な線形化,線形誤差応答オブザーバーなどについて講義する.
線形状態方程式で表されるシステムに対しては,行列論などを用いることにより解析・制御系設計ができる.し
かし,その拡張である非線形状態方程式では行列論の代わりに微分幾何学が重要な役割を示す.本講義では微分
幾何学を用いることにより非線形システムの解析や設計ができることを理解し,応用できる力を身につけること
ができる.)
SCE.C533 Network Control Systems (ネットワークシステム制御)
4Q
1-0-0
毎年英語 早川
朋久 准教授 (Hayakawa Tomohisa) 畑中
健志 准教授 (Hatanaka Takeshi)
From the 2000s, a number of research works have been devoted to control of networked systems, in
particular, control of multi-agent systems wherein the goal is to present inter-agent local interaction
laws leading to desirable global behavior. Currently, it is not too much to say that knowledge on this
theory is indispensable for doing advanced research. The network control systems include applications
such as sensor networks, smart energy management systems, intelligent transportation systems and system
biology, which are all relevant to the present social issues. This course starts with introduction to
graph theory which was newly brought to control engineering by control of network systems. Students then
learn the most fundamental control problem of multi-agent systems, namely, consensus control. Moreover,
this course also addresses advanced issues such as synchronization control, coverage control and
cooperative distributed optimization.
(2000 年代以降,システム制御分野では,ネットワークシステムの制御,特に複数のエージェントが相互作用
しながら大域的な目的を達成するマルチエージェント制御に関する研究が盛んに報告されてきており,先端研究
を行う上で必須の知識と言っても過言ではない状況になりつつあります.また,潜在的な応用先もセンサネット
ワーク,次世代エネルギー管理システム,高度交通システム,システムバイオロジなど,現在の社会的課題に深
く関わるものがあげられることが多く,その解決に向けてもネットワークシステム制御の内容を修得することに
は価値があります.講義では,まずネットワークシステム制御によって制御工学に新たに導入されたグラフ理論
について講述します.つぎに,最も基本的なマルチエージェント制御問題である合意制御について問題設定と解
法を紹介します.さらに,発展として,同期制御,被覆制御,分散最適化に関する基礎理論について講義します.)
SCE.I501 Computational Imaging (画像処理)
4Q
1-0-0
毎年英語 田中
正行 准教授 (Tanaka Masayuki)
Computational imaging systems have variety of applications include consumer cameras, cell phone cameras,
vehicle camera systems, surveillance, medical imaging, remote sensing, and human computer interaction.
Topics of computational imaging have a wide range of technologies in computer vision and image processing.
This course focuses on image filtering, image editing, and image blending. In this course, students
develop tools and/or application of computational imaging.
(Computational imaging systems have variety of applications include consumer cameras, cell phone
cameras, vehicle camera systems, surveillance, medical imaging, remote sensing, and human computer
interaction. Topics of computational imaging have a wide range of technologies in computer vision and
image processing. This course focuses on image filtering, image editing, and image blending. In this
course, students develop tools and/or application of computational imaging.)
SCE.I531 Computer Vision (コンピュータビジョン)
4Q
1-0-0
毎年英語 奥冨
正敏 教授 (Okutomi Masatoshi)
- 10 -
The main topic of this course is how to reconstruct 3-D information in space from 2-D images.
will introduce several cues for reconstruction.
This course
Then geometric modeling between space and images, and
methods for reconstruction base on the modeling will be explained.
In addition, photometric modeling
of images and scene reconstruction methods will be introduced.
(本講義では、まず画像から3次元空間を復元するという問題について、いくつかの側面から考察する。ついで
空間と画像の幾何学的関係がどのように数学的に記述されるかを説明する。その上で、画像から空間の3次元情
報を復元するための基礎的な理論や手法について紹介する。さらに、画像が生成される際の光学的なモデルを説
明し、それに基づいてシーンの情報を復元するためのアプローチについても紹介する。
画像からの3次元復元は、2次元から3次元を推定する困難な問題である。このような問題の本質を捉え、その
困難な問題に対するアプローチや考え方を学ぶ。)
SCE.M502 Modeling of Bio-Systems II (生体システムモデリングⅡ)
3Q
1-0-0
毎年英語 中島
求 教授 (Nakashima Motomu) 倉林
大輔 教授 (Kurabayashi Daisuke) 宮﨑
祐
介 准教授 (Miyazaki Yusuke)
This course focuses on kinetic modeling of human body, musculoskeletal modeling of human body, application
of human models, modeling of neural network, etc.
Living organisms themselves are very complicated systems. It is indispensable to consider living
organisms as systems in order to develop practical systems related to living organisms including human
beings. This course provides basic knowledge about methodology to model living organisms as systems.
(本講義では,人体の動力学モデリング,人体の筋骨格系モデリング,人体モデルの応用,神経回路網のモデリ
ングなどについて学習します.
生体はそれ自体が非常に複雑なシステムであり,われわれ人間を含む生体が関係する応用システムの開発のため
には,生体をシステムとして捉える考え方が必須となります.本講義では,生体をシステムとしてモデル化する
基礎的方法論についての知識を身に付けることをねらいとしています.)
SCE.Z681-683 研究プロセス A1-A3 (Research process A1-A3)
1Q~2Q,3Q~4Q
0-2-0
指導教員
研究課題の設定や解決における様々な試行錯誤や指導教員を含む多くの人々とのディスカッションを自発的か
つ継続的に行うことで,考・試・伝のサイクルを繰り返す一連の研究プロセスを体現する。このプロセスを通じ
て問題設定能力や問題解決能力,そしてコミュニケーション力の向上を図る。
(This course provides the opportunities of discussion about the research process, presentation skills
and discussion with other research field researchers. The abilities of problem settings and resolution
about the research and communication will be improved.)
SCE.Z684-689 研究プロセス B1-B6 (Research process B1-B6)
1Q,2Q,3Q,4Q
0-1-0
指導教員
研究課題の設定や解決における様々な試行錯誤や指導教員を含む多くの人々とのディスカッションを自発的か
つ継続的に行うことで,考・試・伝のサイクルを繰り返す一連の研究プロセスを体現する。このプロセスを通じ
て問題設定能力や問題解決能力,そしてコミュニケーション力の向上を図る。
(This course provides the opportunities of discussion about the research process, presentation skills
and discussion with other research field researchers. The abilities of problem settings and resolution
about the research and communication will be improved.)
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