制御工学の基礎あれこれ
In English ■初めに PID制御や現代制御などの制御工学(理論)の基礎や、制御工学に必要な物理、数学、ツール等について説明します。 私のプロフィールを簡単に説明しますと、私は自動車関連企業に勤めており、そこで日々制御工学(理論)を利用しながら設計開発をしております。 ここで説明する内容は、制御理論を扱い実際にモノに実装していく上で最低限理解しておいた方が良い内容と思います。 少しでも皆様の役に立ち、学力の底上げに貢献し、ひいては日本の発展、ひいては人類の発展に貢献できたらこの上ない喜びです。 内容を説明する際に次のことを心掛けています。 ① できるだけシンプルに。より少ない文章で内容を的確に説明する。 ② 1ページの記事のボリュームを多くし過ぎない ③ 文字のフォントは大きすぎず、行間を開けすぎない。(画面スクロールが頻繁になると情報が伝わりづらくなる) ④ 内容の説明とは直接関
機械学習と制御工学は違うものなのですか？ - 最近、機械学習が流行っていて、自分も勉強しなくちゃと思っています。でも、他の... - Yahoo!知恵袋
もちろん違うのですが、重なる部分も多いですよ。 コンピュータ・サイエンスをやっているような人間ならば誰しもが現代の機械学習の技術には興味を抱くはずです。ですから機械学習の手法を用いて制御工学に活かそうという流れもありますし、逆に制御で必要になってくる信号・システム解析などで使われる手法が機械学習の発想の元になっていたりなどの関係性があります。 つまり、偶然にも目的は違っていたが取っている手法が同じだったというケースがあるわけですね。制御に興味があるのであれば、制御に対する機械学習の応用を述べてみます。 制御工学の目的は対象を思い通りにコントロールすることです。 機械学習の目的はデータから規則を学び、新たな予測をすることです。 制御工学で対象をコントロールするためには、対象が如何なる数式で与えられるべきなのかを把握する必要があります。これは物理の運動方程式や電磁力などを考慮して理論的に導出で
Implementing a Dynamic Sampling Strategy in Spark Streaming
Hi, I’m Nikunj, Principal Engineer here at Stealth Security. I’m responsible for our Data processing infrastructure. Following up on the Introduction Post, today we will take a look at one of the ways to keep a 24x7 Spark Streaming application up and running. We will introduce Dynamic Sampling and how to implement a version of it. The Batch Processing Time Problem Spark Streaming is famously a “mi
大規模ネットワークの 設計・モデル化・制御
ohsaki@kwansei.ac.jp 2 NetSci/CCS WS 1/ 46 (1/2) 2 NetSci/CCS WS 2/ 46 (2/2) http://en.wikipedia.org/wiki/File:Internet_map_1024.jpg 2 NetSci/CCS WS 3/ 46 (1/2) ▶ ▶ 2 NetSci/CCS WS 4/ 46 (2/2) ▶ ▶ ▶ ▶ ( ) ▶ ▶ ▶ ▶ ▶ ▶ 2 NetSci/CCS WS 5/ 46 2 NetSci/CCS WS 6/ 46 ▶ ▶ ▶ ( ) ▶ ▶ ( ) ▶ ▶ ▶ ▶ ▶ ▶ ( : ) 2 NetSci/CCS WS 7/ 46 2 NetSci/CCS WS 8/ 46 ▶ ▶ ▶ ▶ ▶ ▶ ▶ ▶ ▶ ▶ ▶ ▶ ( ) 2 NetSci/CCS WS 9/ 46 ▶ ▶ : N ▶
状態フィードバックとオブザーバ
このページでは状態制御論におけるフィードバックと、それに必要な状態変数を推定する手法についてあつかいます。 状態変数のフィードバック 状態方程式で表したシステム をブロック線図で表すと、右図のようになります。 古典制御理論では、全体の出力 y を入力に対してフィードバックしました。それに対して、状態制御論におけるフィードバックは、状態変数をフィードバックします。これを状態フィードバックと言います。 具体的には、システムの入力 u に対して、 を入力します。 v は u に代わる、新しい入力です。 これを元のシステムの状態方程式、出力方程式に代入します。 この式を良く見ると、元々 A だったシステム行列が A-BF に置き換えられたシステムになったと見ることができます。 なお、(A,B)が可制御ならば(A-BF,B)も可制御、(C,A)が可観測ならば(C-DF,A-BF)も可観測です。 状態
e_dis091a.pdf カールソン・パーキン法によるインフレ期待の計測と諸問題
経済社会総合研究所ウェブサイトは、2021年2月20日にESRI統計情報・調査結果ウェブサイトと統合し、リニューアル及びURL変更を行いました。 恐れ入りますが、下記URLよりアクセスいただきますようお願いいたします。 The Economic and Social Research Institute website combined with the ESRI Statistics website for a revamp on February 20, 2021, leading to URL changes.Please use the following URL to access the new site. 経済社会総合研究所ウェブサイト トップページ（https://www.esri.cao.go.jp/index.html） シンポジウム・フォーラム（https://www
その他のいまどきの制御の概要
ものを制御する際、制御工学Iやこれまで扱ってきたような「きっちり数式で表して、きっちり理論をチェックして、きっちり制御する」方法ですまないことは良くあります。最近ではコンピュータの能力も上がってきたので、モデル化がきっちりできれば現代制御理論で大規模に制御もかけられますが、そもそもモデル化できないときに困ります。 モデル化できない物でもある程度性格が単調なら、PID制御のような汎用の方法で制御できますが、そうも行かない物がよくあります。 ところが、機械仕掛けで数式で制御する方策が見あたらなくとも、熟練した人間が操作すれば一発、ということもあります。 また、人間をはじめ、生物は神経系に学習することで、さまざまな行動をとることができます。 制御のパラメータがなかなか見つからなくとも、数打ちゃ当たることもあります。 そういった、これまでの数式理論ベースではない、いまどき使われている制御の概要を見
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https://github.com/apache/spark/blob/master/streaming/src/main/scala/org/apache/spark/streaming/scheduler/rate/PIDRateEstimator.scala
http://www.anarg.jp/achievements/web2014/slide/t-otoshi14in-Evaluation-slide.pdf
https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3053677
Feedback-based admission control for task allocation
PerfEnforce Demonstration: Data Analytics with Performance Guarantees