Emile (@hexagon_emil)

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RT @takuya_fukatsu: 「Optimal transport meets MPC」 ついに、出会ってしまったか… いいタイトルだぁ(恍惚) https://t.co/0QyVBC4Itm https://t.co/1vekZTkTKS
@minamikawaaaa https://t.co/YKiAvpKfFg ぱっと調べた感じでは、このpdfもお気持ちの補間に使えるかもしれません。(自分の認識/理解に間違いがあったら申し訳無いです。)
@minamikawaaaa https://t.co/BWGrAbhAqX このpdfの最小原理の所に説明されていると思っています。一般的には陽に最適入力が求まらないはずなので、強めの仮定を入れるかペナルティ関数として入力制約を組み込むかになると認識しています。
RT @kimushun1101: 計測と制御に出しました解説論文が掲載から一年経ちフリーアクセスとなりました。 基本的な微分積分学と線形代数学で追えると思いますので、ぜひご覧ください。 https://t.co/kkTYEhQwR4
@1_732050807 ・pdf https://t.co/u9wmz9rjzv https://t.co/9XJZXug3jE ・本 https://t.co/An4tseKZJz ↑推しof推しです https://t.co/wgcTbHKAYb ・関連分野の本 https://t.co/vDaMeBto8K
近場だからちょい気になった https://t.co/9cIevVneGn
京都の村の廃村化要因を調べた論文, それなりにプライベートな事まで書いてあって凄いなぁというお気持ち. https://t.co/6SQukHniyq

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引用元のワームアルゴリズムという手法、self avoiding random walkに対して何が違ってどういうメリットがあるんだろう? https://t.co/t1hqDdEQDM https://t.co/dCyNaTDhte https://t.co/9DxsP9qgJ7
日本物理学会誌は宝の山。「モンテカルロ法は非常に悪い。他がすべてダメな場合に限り使うべし」 https://t.co/gOlwQoGNg0 ランダムウォークは見るからに効率が悪い。行ってほしい方向にわざと流す方法があればいいのに。そんな都合のいいやり方がどうやら本当にあるらしい。年末年始の勉強また一つ。
最近の大塚先生の解説論文にそれっぽいもの載っていませんでしたっけ?ちょっと求められているものとは違う気もしますが。 https://t.co/vtUQ4H5p5R https://t.co/n5Q6GWnBPj
「Optimal transport meets MPC」 ついに、出会ってしまったか… いいタイトルだぁ(恍惚) https://t.co/0QyVBC4Itm https://t.co/1vekZTkTKS
小データ関連だと赤穂先生の以下の記事も好き
今月のSICEの計測と制御は電動パワートレイン特集で車の運動制御とか電動システム制御の話があって面白い。 https://t.co/nKixK6OXWX https://t.co/UlzXRuYqz3
今月のSICEの計測と制御は電動パワートレイン特集で車の運動制御とか電動システム制御の話があって面白い。 https://t.co/nKixK6OXWX https://t.co/UlzXRuYqz3
以前掲載された,昇圧コンバータの非最小位相系の追従制御の論文が,電気学会の翻訳論文に選ばれて出版されました。 https://t.co/BsnNxs8mF8 いつ見ても青のPreactuationしても電圧が微動だにしない実験結果は美しい。 https://t.co/T6Lk4EDuOn https://t.co/66Jwa4CeQU
リアプノフ関数は入力の無いシステム/dot x=f(x) に対して安定性を確認するもので、制御リアプノフ関数は入力の有るシステム/dot x=f_(x,u) に対して、リアプノフ関数となる安定化制御則u=k(x)を作れる関数です。f_(x,k(x))=f(x)となります。 全文はこちらでご覧ください。 https://t.co/A6KVLDanrg https://t.co/M3mFUEPddb https://t.co/ddbCTspTrl
https://t.co/br6KlMF7hk 確率システムの制御に関する文献って金融工学系が多かったりして、実は制御工学とフィンテックってかなり相性が良かったりします(笑) https://t.co/GpJmImzOdo
日本ロボット学会誌の特集「ロボティクス新パラダイムの受容,過去と未来」にて、拙著解説記事を掲載いただきました。 https://t.co/T0OEY6ip4J 「ロボティクス研究者のキャリア形成と研究コミュニティ」 https://t.co/TP1krplNzl 著者バージョン https://t.co/dEGjo7zB8e https://t.co/6kEEFnlJ4M
おもしろい!内容もおもしろいけど、プロセス制御界の実情が垣間見えておもしろい! 論文:プロセス制御分野におけるモデルベースロバスト I-PD 調整実用法 https://t.co/f0xzxhcVGo https://t.co/mWzeNT7nHk
計測と制御に出しました解説論文が掲載から一年経ちフリーアクセスとなりました。 基本的な微分積分学と線形代数学で追えると思いますので、ぜひご覧ください。 https://t.co/kkTYEhQwR4
本日発行の人工知能学会学会誌7月号の特集「意思決定のための機械学習」に「ロボットの動作生成のための強化学習」と題して今までの研究内容3報をまとめた解説記事を寄稿しました。 https://t.co/IjYLX5iz1G
サーベイ論文「Deep Learningを用いた移動物体間のインタラクションを考慮した経路予測の研究動向」が公開されました。 https://t.co/hQRDmM47Ex
スーパーマン J-STAGE Articles - 運動知能 —運動から迫る実世界に開かれた知能 https://t.co/wmojka0MJP https://t.co/KoR7RSxBxA

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