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研究内容と活動方針

制御理論と最適化理論を主体とする，数理工学的手法に基づいたダイナミカルシステムの解析と設計に関する研究を幅広く展開しています． とくに近年では，機械学習や深層学習におけるアルゴリズムやニューラルネットワークの信頼性，安定性を保証する ための基盤技術の創成に積極的に取り組んでいます． 本研究室では，国内研究機関・企業および海外研究機関との共同研究を積極的に行います． このような取り組みを通して，国際的に活躍できるような研究者・エンジニアの育成を目指します．

重要イベント

最新情報＆更新情報

2024年3月 国際会議論文掲載決定 NEW!!
Dai Xin さん(2023年度M2)の修士論文の内容を含む下記の論文が，国際会議 European Control Conference 2024 での発表を受理されました．
Y. Ebihara, X. Dai, T. Yuno, V. Magron, D. Peaucelle, and S. Tarbouriech:
Local Lipschitz Constant Computation of ReLU-FNNs: Upper Bound Computation with Exactness Verification
2024年2月 研究成果報告
科学研究費基盤研究B 「悪条件錐線形計画問題の理論とアルゴリズム」 （代表者：電気通信大学 村松正和教授）に関連して， 蛯原が 「シンポジウム：錐線形計画とその周辺」 で成果報告を行いました．
2021年4月 研究プロジェクト始動
科学研究費基盤研究B 「錐計画に基づく再帰型ニューラルネットワークの安定性解析と最適設計」の 研究代表者として蛯原が活動を開始しました．
研究分担者は脇隼人准教授（九州大学IMI）， 研究協力者はD. Peaucelle, S. Tarbouriech, J. B. Lasserre, V. Magron, N. H. Mai (LAAS-CNRS, France)です．