数値計算／テクニカルコンピューティング

エンジニアと科学者はデータ解析において多変数間の複雑な関係を近似するためにテーブルを利用します。
ルックアップテーブルとしてハードウエアに実装するにしても、単純にプレゼンテーションのためにグラフを作成するにしても、正確なテーブルを速やかかつ柔軟に生成する必要があります。特に、メモリが限られている組み込み系の世界では、ルックアップテーブルの大きさと正確さのトレードオフを理解しなければなりません。本セッションではデータの曲面近似や統計解析、そして最適化手法を組み合わせ、実世界のデータセットに対して最適なルックアップテーブルを作成する方法をご紹介し、MATLAB における最適化機能の概要を実践的なアプローチでご説明します。

• 対象：
  データ解析や最適化に興味のある方
• キーワード：
  データ解析、最適化

MATLAB を使ったアルゴリズムのプロトタイピングとその高速化を実例を通してご覧頂きます。

一般的に時系列モデルでのオンライン推定法としては、カルマンフィルターがよく知られていますが、時間更新モデルや観測モデルに一定の制約があることから、そうした制約のない粒子フィルターが近年着目されつつあります。本セッションでは、時系列モデルでの推定法であると同時に、新しい数値計算の手法としても脚光を浴びているモンテカルロ法の一例として粒子フィルターを題材に取り上げ、MATLAB によるアルゴリズム開発のプロセスをご紹介します。

• 対象：
  アルゴリズム開発に興味がある技術者
• キーワード：
  アルゴリズム開発、粒子フィルター、カルマンフィルター、状態推定器

最近の MATLAB は関数ベースから、オブジェクト指向のプログラミング言語に変化しております。
オブジェクト指向プログラミングを導入することにより、大規模データ構造をもつアプリケーション、大規模アプリケーションの開発が効率化され、保守性を高めるものと期待されています。
新機能の一部では、オブジェクト指向が導入され、更にシステム オブジェクトというクラスを使用したプログラム記述が可能になりました。

MATLAB でクラス設計されたい方やシステム オブジェクトを理解していただくために、本セッションでは数値解析を例題とした MATLAB によるオブジェクト指向プログラミングをご紹介します。

• 対象：
  MATLAB プログラミングに興味がある方
• キーワード：
  オブジェクト指向プログラミング、システム オブジェクト