Pythonによる制御工学入門 第1回 参考書の第4章 「制御対象の振る舞い」を自作の数値シミュレーションで再現する Pythonによる制御工学入門 第1回 controlモジュールのインポート 時間応答 1次遅れ系(台車のモデル) 1次遅れ系(数値シミュレーション) 2次遅れ…

前回 : Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第9回 - ma-hi-ro Hobby Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第10回 最終回 今まではベイズ統計とMCMCの紹介を簡単な例で行っていたが、 今回は、より複雑な（実践的な）例を紹介する 正直、まだ、「実践」と言われてもピンとこな…

前回 : Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第8回 - ma-hi-ro Hobby Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第9回 今回は、前回行った線形モデルのパラメータ推定を自作のMCMC で行ってみる 私個人の認識が多大に含まれています Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第9回 データの生成 …

前回 : Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第7回 - ma-hi-ro Hobby Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第8回 前回までは、確率分布のパラメータを推定していた 今回は、データに対して、線形モデルのパラメータ推定を MCMC で行う Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第8回 データ…

前回 : Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第6回 - ma-hi-ro Hobby Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第7回 前回は、PyMC3を使って、MCMCを実行し、パラメータ推定を行った 今回は、MCMCの手順を説明して、実際にPythonで実装・実行してみる ただ、私個人の認識が多大に含…

前回 : Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第5回 - ma-hi-ro Hobby Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第6回 前回は、実計算で確率分布のベイズ更新を行い、パラメータ推定を行った 今回は、MCMCを用いて、同様にパラメータの推定を行う Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第6回 P…

前回 : Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第4回 - ma-hi-ro Hobby Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第5回 今回は、確率分布でのベイズ更新の例を紹介する 前回紹介した、ポワソン分布、ガンマ分布を使用する Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第5回 確率分布のベイズ更新 事後…

前回 : Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第3回 - ma-hi-ro Hobby Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第4回 ここまでは、ベイズの定理と、ベイズ更新の例を紹介した 今回は、ベイズ統計の肝になる「確率分布」を紹介する 後半のPyMC3を使ってMCMCを使う上でもある程度の知…

前回 : Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第2回 - ma-hi-ro Hobby Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第3回 ベイズ更新と、複数の仮説の場合 Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第3回 ベイズ更新 複数の離散仮説 具体例 参考文献

前回 : Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第1回 - ma-hi-ro Hobby Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第2回 ベイズの定理と利用例 Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第2回 ベイズの定理 利用例 表で表す 参考文献

Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第1回 初回は、確率の基本として、確率の表現方法を整理する Pythonで学ぶ！ ベイズ統計 第1回 確率の基本 事象と確率 同時確率と周辺確率 条件付き確率 参考文献

前回 : はじめての現代制御理論 講義13 サーボ系の設計 - ma-hi-ro Hobby 講義14 最適制御 現代制御のひと段落が「最適制御」 講義14 最適制御 評価関数と最適制御則 最適制御問題 Pythonによる数値シミュレーション 極配置法との比較 さらに出力を小さくする…

前回 : はじめての現代制御理論 講義12 状態フィードバック制御とオブザーバの併合システムの設計 - ma-hi-ro Hobby 講義13 サーボ系の設計 これまでだと、0に収束させることしかできない 構成を追加することで、外乱や、目標値のプロファイル駆動に適用させ…

前回 : はじめての現代制御理論 講義11 オブザーバの設計 - ma-hi-ro Hobby 講義12 状態フィードバック制御とオブザーバの併合システムの設計 合わせて使う場合の注意点 当然だが、「観測」の方を先に収束させないと、「制御」は収束できない 講義12 状態フ…

前回 : はじめての現代制御理論 講義10 システムの可制御性と可観測性 - ma-hi-ro Hobby 講義11 オブザーバの設計 現代制御のすごいところ 状態ベクトルが観測できない場合でも、オブザーバを用いれば推定することができる さらに面白いのは、状態フィードバ…

前回 : はじめての現代制御理論 講義09 状態フィードバックと極配置 - ma-hi-ro Hobby 講義10 システムの可制御性と可観測性 実問題で重要になる「可制御性」と「可観測性」 可制御でなければ、フィードバック制御ができない 可観測でなければ、オブザーバが…

前回 : はじめての現代制御理論 講義08 システムの応答と安定性 - ma-hi-ro Hobby 講義09 状態フィードバックと極配置 やっとフィードバック制御になった 講義09 状態フィードバックと極配置 状態フィードバック制御による安定化法 2x2の具体例 Pythonによる…

前回 : はじめての現代制御理論 講義07 システムの応答~状態方程式の解~ - ma-hi-ro Hobby 講義08 システムの応答と安定性 自由システムの漸近安定性 結局は、状態方程式の行列 の固有値 で決まる すべての固有値の 実数部が負 だと 安定する また、固有値が…

前回 : はじめての現代制御理論 講義06 状態方程式の自由応答 - ma-hi-ro Hobby 講義07 システムの応答~状態方程式の解~ 一応、システムを定めれば解析的には解ける が、現実はそんなに甘くないので、制御が必要 講義07 システムの応答~状態方程式の解~ 状態…

前回 : はじめての現代制御理論 講義05 状態変数線図と状態変数変換 - ma-hi-ro Hobby 講義06 状態方程式の自由応答 行列指数関数 という魔法のような表現方法 講義06 状態方程式の自由応答 行列指数関数 2x2の具体例 Pythonによる数値シミュレーション 参考…

前回 : はじめての現代制御理論 講義04 状態空間表現と伝達関数表現の関係 - ma-hi-ro Hobby 講義05 状態変数線図と状態変数変換 対角化することで、固有値の影響がわかりやすくなる 講義05 状態変数線図と状態変数変換 状態変数線図 状態変数変換 伝達関数…

前回 : はじめての現代制御理論 講義03 行列とベクトルの基本事項 - ma-hi-ro Hobby 講義04 状態空間表現と伝達関数表現の関係 古典制御と現代制御の関係に近い 状態空間 -> 伝達関数 は一意に変換されるが、 伝達関数 -> 状態空間への変換は、状態ベクトル…

前回 : はじめての現代制御理論 講義02 状態空間表現 - ma-hi-ro Hobby 講義03 行列とベクトルの基本事項 逆行列の求め方を、2x2、3x3の求め方を暗記していただけで、「余因子」の考えがなかった 余因子を覚えれば、どんな行列の逆行列も求めることができる …

前回 : はじめての現代制御理論 講義01 現代制御とは - ma-hi-ro Hobby 講義02 状態空間表現 伝達関数か、状態方程式か 個人的に、「観測方程式」という表現が好き 講義02 状態空間表現 直流モータ 結合した2タンクシステム 参考文献

講義01 現代制御とは 伝達関数か、状態方程式か 講義01 現代制御とは 並列な2タンクシステム 直列な2タンクシステム 参考文献