Tsuyoshi Yuno 研究室

主宰者：Tsuyoshi Yuno
九州大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Yuno研究室は、制御工学の手法を用いて、自動車の燃費改善と非線形フィードバック系の安定性解析に取り組んでいます。自動車の研究では、内燃機関車や電動ハイブリッド車を対象に、モデル予測制御という最適化に基づいた運転制御手法を開発しています。加速と減速を繰り返す運転戦略や、エンジンの点火タイミングと各部品の動作点を同時に最適化するなど、多角的なアプローチから省エネ運転の実現を目指しています。 一方、制御理論の基礎研究では、ニューラルネットワークや非線形フィードバック系の安定性を数学的に検証する手法を展開しています。線形行列不等式という計算手法を中心に、傾きに制限のある非線形要素や活性化関数の特性を正確に捉える乗数理論を開発しています。さらに、ニューラルネットワークの構造を簡潔にする際に安定性を保証する圧縮手法や、信頼性を評価するための局所的なリプシッツ定数計算法も提案しています。 これらの研究を通じて、実用的な自動車制御から理論的な非線形系の解析まで、広範囲の工学問題に対して数学的に厳密な最適化と安定性保証の方法論を提供しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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