Characterization of input-to-output stability for infinite-dimensional systems
この論文は、連続・離時両方の非線形無限次元システムを対象とした入力 - 出力安定性（IOS）の超伝定理を証明し、そのために出力ラグランジュ安定性などの新たな概念を導入するとともに、既存の有限次元系や状態安定性（ISS）に関する結果を一般化する成果を報告し、無限次元系への拡張における課題を反例を用いて示しています。
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eess.SY
361 件の論文
Carbon-Aware Quality Adaptation for Energy-Intensive Services
この論文は、遅延やプライバシーなどの制約により場所を固定する必要があるエネルギー集約型サービスにおいて、グリッドの炭素強度に応じて応答の品質を動的に調整する予測ベースの最適化手法を提案し、大規模言語モデルサービスの年間炭素排出量を最大 10% 削減できることを示しています。
A Linear Parameter-Varying Framework for the Analysis of Time-Varying Optimization Algorithms
本論文は、時間変化する凸最適化問題に対する反復型一次元最適化アルゴリズムを、積分二次制約（IQC）と線形パラメータ可変（LPV）システムの枠組みを用いて解析し、時間変動の度合いに依存する追跡誤差の定量的な上界を導出する新しい手法を提案しています。
Space-O-RAN: Enabling Intelligent, Open, and Interoperable Non Terrestrial Networks in 6G
本論文は、計算リソースや接続性の制約を克服し、衛星ネットワークの自律性と効率を高めるため、Open RAN の原則を拡張した分散制御アーキテクチャ「Space-O-RAN」を提案し、その有効性をスターリンクのトポロジーを用いたシミュレーションで検証したものである。
A Self-Supervised Learning Approach with Differentiable Optimization for UAV Trajectory Planning
本論文は、専門家のデモンストレーションや人間のラベルを必要とせず、学習ベースの深度知覚と微分可能な軌道最適化、およびニューラルネットワークに基づく時間割り当て戦略を統合した自己教師あり学習アプローチを提案し、3 次元環境における UAV の経路計画において位置追跡誤差の大幅な改善と制御努力の削減を実現したことを示しています。
An iterative tangential interpolation algorithm for model reduction of MIMO systems
この論文は、Loewner 枠組みと AAA アルゴリズムの概念に基づき、MIMO システムのモデル縮小において、補間重み行列の自由度を用いて H2 誤差を最適化し、低ランク補間を反復的に適用することで計算コストと近似性能のバランスを調整する新しいアルゴリズムを提案し、その収束性と有効性を示すものである。
Integral action for bilinear systems with application to counter current heat exchanger
本論文は、実機実験を通じて実証された、カスケード均質体積の空間離散化に基づく双線形システムモデルを用い、出力フィードバック制御と積分制御の 2 手法により対向流熱交換器の出口温度を流量操作で制御するロバスト制御戦略を提案するものである。
Zono-Conformal Prediction: Zonotope-Based Uncertainty Quantification for Regression and Classification Tasks
この論文は、回帰および分類タスクにおいて、従来のコンフォーマル予測が抱える計算コストの高さや多次元出力の依存性表現の限界を克服し、単一の線形計画問題で効率的に識別可能な「ゾノコンフォーマル予測」という新しい不確実性定量化手法を提案し、その優れた性能を実証するものです。
Adaptive Quantized Planetary Crater Detection System for Autonomous Space Exploration
本論文は、宇宙探査機の厳しい計算リソース制約下でリアルタイムなクレーター検出を可能にするため、低精度量子化ニューラルネットワークと適応的多センサー融合を統合した「適応量子化惑星クレーター検出システム（AQ-PCDSys）」のアーキテクチャと数学的根拠を提案する概念論文である。
Learning Interior Point Method Central Path Projection for Optimal Power Flow
本論文は、最適潮流問題の解法である内点法の初期安定反復から中心経路の構造を LSTM で学習し、グリッド情報に基づく制約を付与することで反復回数と計算時間を大幅に削減する「Learning-IPM」手法を提案し、大規模システムでも高い精度と実用性を示すことを実証したものである。
Constrained Stabilization on the n-Sphere with Conic and Star-shaped Constraints
本論文は、n 次元球面上の星型制約条件下において、連続時不変フィードバック制御則を用いて安全領域を回避しつつ状態をほぼ大域的に目標点へ安定化する制御戦略を提案し、その有効性を理論的に証明するとともにシミュレーションで実証したものである。
Dispatch-Aware Deep Neural Network for Optimal Transmission Switching
この論文は、大規模グリッドにおける最適送電網スイッチング（OTS）の計算コストを削減し、物理的制約を満たす実行可能な解を高速かつ汎用的に導出するために、事前ラベル不要で埋め込み型微分可能 DC-OPF 層を備えた「ディスパッチ対応深層ニューラルネットワーク（DA-DNN）」を提案するものである。
A 200 dB Dynamic Range Radiation-Hard Delta-Sigma Current Digitizer for Beam Loss Monitoring
この論文は、高エネルギー物理学のビーム損失監視向けに、130 nm CMOS 技術で製造され 100 Mrad の放射線耐性を有し、100 秒の積分時間で 200 dB を超えるダイナミックレンジ（1 pA〜1 mA）と 10 μs の高速応答を両立する放射線耐性デルタ・シグマ型電流デジタル変換器を提案・実証したものである。
GENAI WORKBENCH: AI-Assisted Analysis and Synthesis of Engineering Systems from Multimodal Engineering Data
本論文は、従来の設計プラットフォームに存在するシステムレベルと部品レベルの設計の断絶を解消するため、ドキュメントや幾何データ、システムグラフを統合し、AI を活用して要件抽出やシステム構成の自動生成を行う「GenAI Workbench」という概念フレームワークを提案するものである。
Multidisciplinary Design Optimization of a Low-Thrust Asteroid Orbit Insertion Using Electric Propulsion
この論文は、太陽光発電の時間的変動と太陽電池アレイの劣化を考慮してスラスタ性能を直接制約条件として組み込んだ、OpenMDAO と Dymos を基盤とした多分野設計最適化フレームワークを提案し、小惑星 16-サイケへの低推力軌道投入シナリオにおいて、軌道・電力・推進システムの統合最適化の重要性を実証しています。
Real-time loosely coupled GNSS and IMU integration via Factor Graph Optimization
本論文は、都市峡谷などの過酷な環境下でのリアルタイム運用を可能にするために、ファクターグラフ最適化を用いた GNSS と IMU の疎結合統合アーキテクチャを提案し、バッチ処理法との精度・可用性・計算効率のトレードオフを詳細に分析したものである。
Real-time tightly coupled GNSS and IMU integration via Factor Graph Optimization
この論文は、都市環境における GNSS 信号の劣化に強靭な位置決めを実現するため、固定ラグ周辺化を用いたインクリメンタル最適化により因果的な状態推定を可能にする、リアルタイムの密結合 GNSS-IMU ファクターグラフ最適化手法を提案し、UrbanNav データセットを用いてその性能を検証したものである。
Local Safety Filters for Networked Systems via Two-Time-Scale Design
この論文は、特異摂動理論に基づく二時間スケール設計と導関数推定を用いることで、サブシステム間の調整を不要としつつ、ネットワーク化されたシステムにおける制御バリア関数ベースの安全フィルタを局所的に実装可能にする手法を提案し、時間スケールパラメータや推定誤差が安全性の低下に与える影響を定量化しています。
The Evolution of Eco-routing under Population Growth: Evidence from Six U.S. Cities
本論文は、6 つの米国都市における実データを用いた分析を通じて、人口増加下でのエコルーティングの長期的効果と都市動態を解明し、特定のボトルネック区間への標的型容量拡張が排出量と旅行時間の両方を大幅に削減できることを示しています。
Principled Learning-to-Communicate with Quasi-Classical Information Structures
この論文は、分散部分観測マルコフ決定過程における学習に基づく通信（LTC）を共通情報に基づく枠組みから情報構造の観点で定式化し、計算的に扱いやすい準古典的情報構造を満たす条件を明らかにすることで、証明可能な計画・学習アルゴリズムと複雑性の評価を可能にする新たな理論的基盤を構築しています。