講演者
杉江 俊治 特任教授（大阪大学）
講演日時
2021年9月11日（土）　15:35～16:45
講演場所
オンライン
講演概要
多くのシステム同定手法においては、モデルの次数を既知と仮定して議論するが、現実には、次数を適切に定めることが難しい。また、システム同定では、観測ノイズの性質（カラードノイズを生成するフィルタの分子、分母の次数や係数）を正確にとらえることが一般に重要となる。しかし、これも現実には、この性質を特定することは容易ではない。そこで、本講演では、観測ノイズの構造に依存せずに、モデルの最小次数を系統的にさだめることのできる、新しい同定手法を提案する。具体的には、部分空間法の枠組みにおいて、射影によるデータの圧縮とランク最小化（正確には核ノルム最小化）を用いることにより、これを実現するものである。豊富な数値例により、その有効性を例証する。
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