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九州大学 大学院システム情報科学研究院システム数理研究室

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．

What's Newお知らせ

論文再録決定
下記の論文が，Mathematics of Control, Signals, and Systems への再録を受理されました．
  • V. Magron, Y. Ebihara, S. Nishinaka, D. Peaucelle, R. Saeki, T. Yuno, and S. Tarbouriech: LMI Hierarchies for Stability Analysis of ReLU Feedback Systems
計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム賞（基礎分野）受賞
2026年度計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウム賞を受賞しました． 対象論文は「非線形フィードバック系の絶対安定性解析における不安定化非線形作用素の抽出」， 著者は行徳響，湯野剛史，蛯原義雄（九州大学）です． 評価を頂いた関係各位に深く感謝申し上げます．
国際会議論文再録決定
下記の2つの論文が，国際会議 European Control Conference 2026 において発表を受理されました．
  • C. Donati, F. Dabbene, C. Lagoa, C. Novara, and Y. Ebihara: Identification of Contractive Lur'e-Type Systems via Kernel-Based Lipschitz Design
  • N. Sebe, Y. Ebihara, and H. Waki: Lower Bound Computation of L2+ Induced Norm for Scalar LTI Systems
ホームページをリニューアルしました．
田神陸さん（M2）優秀発表賞受賞
田神陸さん（M2）が第68回自動制御連合講演会において優秀発表賞を受賞しました． 講演題目は「重み行列のスケーリングによる安定性を保証した 再帰型ニューラルネットワークの学習方法」です. 評価を頂いた関係各位に深く感謝申し上げます．