Yoshio Ebihara 研究室

主宰者：Yoshio Ebihara
九州大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、非線形フィードバックシステムや神経回路網の安定性を数学的に保証する方法の開発に取り組んでいます。特に、制御工学の視点から、システムの入出力特性を厳密に解析するための理論的枠組みを構築することを目指しています。研究対象には、機械学習で広く用いられる活性化関数（ReLU）を持つ回帰型神経回路網、非負な信号のみを扱うシステム、サンプリングを含む離散時間システムなど、実応用で重要な多様なシステムが含まれます。 主な手法として、積分二次制約と呼ばれる枠組みに基づき、システムの非線形性や信号の性質を数学的に特性化する乗数（マルチプライア）を導入しています。これらの乗数を用いて安定性条件を線形行列不等式として定式化し、半正定値計画法の最適化アルゴリズムで数値的に解く方法を開発しています。また、条件が満たされない場合に双対性理論を活用して逆に不安定性を検出する手法も提案しています。 さらに、神経回路網のモデル圧縮時の安定性保証や、パラメータ不確定性を含むシステムの有限時間性能解析、正値性を持つシステムの最適化問題など、実問題への応用も進めています。これらの研究は、制御理論と機械学習の融合領域において、理論と応用の両面から信頼性の高いシステム設計を実現することを目的としています。

※ 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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