A solution to a discretized partial differential equation, obtained with the finite element method . 数学 において、離散化 (discretization) 連続 関数、モデル、変数、方程式を離散的な対応する物へ移す過程のこと。この過程は普通、それらをデジタルコンピュータ上での数値評価および実装に適したものにするために最初に行われるステップである。二分化 (dichotomization) は離散クラスの数が2である離散化の特別な場合であり、これにより連続変数を2値変数として近似することができる（2項分類 のようにモデリング の目的で2分法を作成する）。
離散化は離散数学 にも関係しており、グラニュラーコンピューティング （英語版 ）
連続的なデータが離散化されるときは常にある程度の離散化誤差 がある。目標は手元のモデル化の目的では無視できると考えられるレベルまでその量を減らすことである。
離散化と量子化 (quantization) という用語はしばしば同じ意味を持つが、必ずしも同じ意味というわけではない（具体的には2つの用語は意味領域 を共有している）。離散化誤差 と量子化誤差についても同様である。
離散化に関する数学的方法にはオイラー・丸山法 （英語版 ） ゼロ次ホールド （英語版 ）
線形状態空間モデルの離散化 [ 編集 ] 離散化は連続微分方程式 を数値解析 に適した離散差分方程式 に変換することにも関係する。
次に連続時間状態空間モデル を示す。
x ˙ ( t ) = A x ( t ) + B u ( t ) + w ( t ) {\displaystyle {\dot {\mathbf {x} }}(t)=\mathbf {A} \mathbf {x} (t)+\mathbf {B} \mathbf {u} (t)+\mathbf {w} (t)} y ( t ) = C x ( t ) + D u ( t ) + v ( t ) {\displaystyle \mathbf {y} (t)=\mathbf {C} \mathbf {x} (t)+\mathbf {D} \mathbf {u} (t)+\mathbf {v} (t)} ここで v と w はパワースペクトル密度 を有する連続ゼロ平均ホワイトノイズ 源である。
w ( t ) ∼ N ( 0 , Q ) {\displaystyle \mathbf {w} (t)\sim N(0,\mathbf {Q} )} v ( t ) ∼ N ( 0 , R ) {\displaystyle \mathbf {v} (t)\sim N(0,\mathbf {R} )} 入力 u に対するゼロ次ホールドとノイズ v に対する連続積分を仮定することで離散化することができる。
x [ k + 1 ] = A d x [ k ] + B d u [ k ] + w [ k ] {\displaystyle \mathbf {x} [k+1]=\mathbf {A} _{d}\mathbf {x} [k]+\mathbf {B} _{d}\mathbf {u} [k]+\mathbf {w} [k]} y [ k ] = C d x [ k ] + D d u [ k ] + v [ k ] {\displaystyle \mathbf {y} [k]=\mathbf {C} _{d}\mathbf {x} [k]+\mathbf {D} _{d}\mathbf {u} [k]+\mathbf {v} [k]} 共分散は以下となる。
w [ k ] ∼ N ( 0 , Q d ) {\displaystyle \mathbf {w} [k]\sim N(0,\mathbf {Q} _{d})} v [ k ] ∼ N ( 0 , R d ) {\displaystyle \mathbf {v} [k]\sim N(0,\mathbf {R} _{d})} ここで
A d = e A T = L − 1 { ( s I − A ) − 1 } t = T {\displaystyle \mathbf {A} _{d}=e^{\mathbf {A} T}={\mathcal {L}}^{-1}\{(s\mathbf {I} -\mathbf {A} )^{-1}\}_{t=T}} B d = ( ∫ τ = 0 T e A τ d τ ) B = A − 1 ( A d − I ) B {\displaystyle \mathbf {B} _{d}=\left(\int _{\tau =0}^{T}e^{\mathbf {A} \tau }d\tau \right)\mathbf {B} =\mathbf {A} ^{-1}(\mathbf {A} _{d}-I)\mathbf {B} } A {\displaystyle \mathbf {A} } 正則行列 であれば） C d = C {\displaystyle \mathbf {C} _{d}=\mathbf {C} } D d = D {\displaystyle \mathbf {D} _{d}=\mathbf {D} } Q d = ∫ τ = 0 T e A τ Q e A ⊤ τ d τ {\displaystyle \mathbf {Q} _{d}=\int _{\tau =0}^{T}e^{\mathbf {A} \tau }\mathbf {Q} e^{\mathbf {A} ^{\top }\tau }d\tau } R d = 1 T R {\displaystyle \mathbf {R} _{d}={\frac {1}{T}}\mathbf {R} } である。 T {\displaystyle T} A ⊤ {\displaystyle \mathbf {A} ^{\top }} A {\displaystyle \mathbf {A} }
1つのステップで A d B d [1] :p. 215
e [ A B 0 0 ] T = [ M 11 M 12 0 I ] {\displaystyle e^{{\begin{bmatrix}\mathbf {A} &\mathbf {B} \\\mathbf {0} &\mathbf {0} \end{bmatrix}}T}={\begin{bmatrix}\mathbf {M_{11}} &\mathbf {M_{12}} \\\mathbf {0} &\mathbf {I} \end{bmatrix}}} ここで
A d = M 11 {\displaystyle \mathbf {A} _{d}=\mathbf {M} _{11}} B d = M 12 {\displaystyle \mathbf {B} _{d}=\mathbf {M} _{12}} 駆動雑音の離散化 [ 編集 ] Q d {\displaystyle \mathbf {Q} _{d}} [2]
F = [ − A Q 0 A ⊤ ] T {\displaystyle \mathbf {F} ={\begin{bmatrix}-\mathbf {A} &\mathbf {Q} \\\mathbf {0} &\mathbf {A} ^{\top }\end{bmatrix}}T} G = e F = [ … A d − 1 Q d 0 A d ⊤ ] . {\displaystyle \mathbf {G} =e^{\mathbf {F} }={\begin{bmatrix}\dots &\mathbf {A} _{d}^{-1}\mathbf {Q} _{d}\\\mathbf {0} &\mathbf {A} _{d}^{\top }\end{bmatrix}}.} 離散化された駆動雑音は G の右下の区画の転置行列を G の右上の区画にかけあわせることで得られる。
Q d = ( A d ⊤ ) ⊤ ( A d − 1 Q d ) = A d ( A d − 1 Q d ) . {\displaystyle \mathbf {Q} _{d}=(\mathbf {A} _{d}^{\top })^{\top }(\mathbf {A} _{d}^{-1}\mathbf {Q} _{d})=\mathbf {A} _{d}(\mathbf {A} _{d}^{-1}\mathbf {Q} _{d}).} 連続モデルから始める
x ˙ ( t ) = A x ( t ) + B u ( t ) {\displaystyle \mathbf {\dot {x}} (t)=\mathbf {A} \mathbf {x} (t)+\mathbf {B} \mathbf {u} (t)} 行列指数関数 は以下のようであり
d d t e A t = A e A t = e A t A {\displaystyle {\frac {d}{dt}}e^{\mathbf {A} t}=\mathbf {A} e^{\mathbf {A} t}=e^{\mathbf {A} t}\mathbf {A} } モデルを左から掛けることで以下の式を得る。
e − A t x ˙ ( t ) = e − A t A x ( t ) + e − A t B u ( t ) {\displaystyle e^{-\mathbf {A} t}\mathbf {\dot {x}} (t)=e^{-\mathbf {A} t}\mathbf {A} \mathbf {x} (t)+e^{-\mathbf {A} t}\mathbf {B} \mathbf {u} (t)} ここで
d d t ( e − A t x ( t ) ) = e − A t B u ( t ) {\displaystyle {\frac {d}{dt}}(e^{-\mathbf {A} t}\mathbf {x} (t))=e^{-\mathbf {A} t}\mathbf {B} \mathbf {u} (t)} であり、積分することで
e − A t x ( t ) − e 0 x ( 0 ) = ∫ 0 t e − A τ B u ( τ ) d τ {\displaystyle e^{-\mathbf {A} t}\mathbf {x} (t)-e^{0}\mathbf {x} (0)=\int _{0}^{t}e^{-\mathbf {A} \tau }\mathbf {B} \mathbf {u} (\tau )d\tau } x ( t ) = e A t x ( 0 ) + ∫ 0 t e A ( t − τ ) B u ( τ ) d τ {\displaystyle \mathbf {x} (t)=e^{\mathbf {A} t}\mathbf {x} (0)+\int _{0}^{t}e^{\mathbf {A} (t-\tau )}\mathbf {B} \mathbf {u} (\tau )d\tau } となる。これが連続モデルに対する解析的解法である。
ここで、上の式を離散する。各時間ステップの定数 u は一定とする。
x [ k ] = d e f x ( k T ) {\displaystyle \mathbf {x} [k]\ {\stackrel {\mathrm {def} }{=}}\ \mathbf {x} (kT)} x [ k ] = e A k T x ( 0 ) + ∫ 0 k T e A ( k T − τ ) B u ( τ ) d τ {\displaystyle \mathbf {x} [k]=e^{\mathbf {A} kT}\mathbf {x} (0)+\int _{0}^{kT}e^{\mathbf {A} (kT-\tau )}\mathbf {B} \mathbf {u} (\tau )d\tau } x [ k + 1 ] = e A ( k + 1 ) T x ( 0 ) + ∫ 0 ( k + 1 ) T e A ( ( k + 1 ) T − τ ) B u ( τ ) d τ {\displaystyle \mathbf {x} [k+1]=e^{\mathbf {A} (k+1)T}\mathbf {x} (0)+\int _{0}^{(k+1)T}e^{\mathbf {A} ((k+1)T-\tau )}\mathbf {B} \mathbf {u} (\tau )d\tau } x [ k + 1 ] = e A T [ e A k T x ( 0 ) + ∫ 0 k T e A ( k T − τ ) B u ( τ ) d τ ] + ∫ k T ( k + 1 ) T e A ( k T + T − τ ) B u ( τ ) d τ {\displaystyle \mathbf {x} [k+1]=e^{\mathbf {A} T}\left[e^{\mathbf {A} kT}\mathbf {x} (0)+\int _{0}^{kT}e^{\mathbf {A} (kT-\tau )}\mathbf {B} \mathbf {u} (\tau )d\tau \right]+\int _{kT}^{(k+1)T}e^{\mathbf {A} (kT+T-\tau )}\mathbf {B} \mathbf {u} (\tau )d\tau } これが x [ k ] {\displaystyle \mathbf {x} [k]} v ( τ ) = k T + T − τ {\displaystyle v(\tau )=kT+T-\tau } d τ = − d v {\displaystyle d\tau =-dv} 積分 中、 u {\displaystyle \mathbf {u} }
x [ k + 1 ] = e A T x [ k ] − ( ∫ v ( k T ) v ( ( k + 1 ) T ) e A v d v ) B u [ k ] = e A T x [ k ] − ( ∫ T 0 e A v d v ) B u [ k ] = e A T x [ k ] + ( ∫ 0 T e A v d v ) B u [ k ] = e A T x [ k ] + A − 1 ( e A T − I ) B u [ k ] {\displaystyle {\begin{matrix}\mathbf {x} [k+1]&=&e^{\mathbf {A} T}\mathbf {x} [k]-\left(\int _{v(kT)}^{v((k+1)T)}e^{\mathbf {A} v}dv\right)\mathbf {B} \mathbf {u} [k]\\&=&e^{\mathbf {A} T}\mathbf {x} [k]-\left(\int _{T}^{0}e^{\mathbf {A} v}dv\right)\mathbf {B} \mathbf {u} [k]\\&=&e^{\mathbf {A} T}\mathbf {x} [k]+\left(\int _{0}^{T}e^{\mathbf {A} v}dv\right)\mathbf {B} \mathbf {u} [k]\\&=&e^{\mathbf {A} T}\mathbf {x} [k]+\mathbf {A} ^{-1}\left(e^{\mathbf {A} T}-\mathbf {I} \right)\mathbf {B} \mathbf {u} [k]\end{matrix}}} これが離散化問題の厳密解である。
厳密な離散化には重い行列の指数関数や積分操作が含まれているため、処理が難しいことがある。小さな時間ステップに基づき、 e A T ≈ I + A T {\displaystyle e^{\mathbf {A} T}\approx \mathbf {I} +\mathbf {A} T}
x [ k + 1 ] ≈ ( I + A T ) x [ k ] + T B u [ k ] {\displaystyle \mathbf {x} [k+1]\approx (\mathbf {I} +\mathbf {A} T)\mathbf {x} [k]+T\mathbf {B} \mathbf {u} [k]} 他の可能な近似としては e A T ≈ ( I − A T ) − 1 {\displaystyle e^{\mathbf {A} T}\approx \left(\mathbf {I} -\mathbf {A} T\right)^{-1}} e A T ≈ ( I + 1 2 A T ) ( I − 1 2 A T ) − 1 {\displaystyle e^{\mathbf {A} T}\approx \left(\mathbf {I} +{\frac {1}{2}}\mathbf {A} T\right)\left(\mathbf {I} -{\frac {1}{2}}\mathbf {A} T\right)^{-1}} 双一次変換 やTustin変換と呼ばれ、連続時間系の安定性を持っている。
連続特徴の離散化 [ 編集 ] 統計 や機械学習において、離散化 は連続特徴や変数を離散や名目特徴に変換する過程をさす。これは確率質量関数を作成する際に便利である。
関連項目 [ 編集 ] ^ Raymond DeCarlo: Linear Systems: A State Variable Approach with Numerical Implementation , Prentice Hall, NJ, 1989 ^ Charles Van Loan: Computing integrals involving the matrix exponential , IEEE Transactions on Automatic Control. 23 (3): 395–404, 1978 参考文献 [ 編集 ] Robert Grover Brown & Patrick Y. C. Hwang. Introduction to random signals and applied Kalman filtering (3rd ed.). ISBN 978-0471128397 Chi-Tsong Chen (1984). Linear System Theory and Design . Philadelphia, PA, USA: Saunders College Publishing. ISBN 0030716918 C. Van Loan (Jun 1978). “Computing integrals involving the matrix exponential”. IEEE Transactions on Automatic Control 23 (3): 395–404. doi :10.1109/TAC.1978.1101743 . R.H. Middleton & G.C. Goodwin (1990). Digital control and estimation: a unified approach . p. 33f. ISBN 0132116650 外部リンク [ 編集 ] 
French
Deutsch
![{\displaystyle \mathbf {x} [k+1]=\mathbf {A} _{d}\mathbf {x} [k]+\mathbf {B} _{d}\mathbf {u} [k]+\mathbf {w} [k]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/4e76d3f00a4ffc2b8214171b120b5c64ed67ecad)
![{\displaystyle \mathbf {y} [k]=\mathbf {C} _{d}\mathbf {x} [k]+\mathbf {D} _{d}\mathbf {u} [k]+\mathbf {v} [k]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/60954d819a458cbbfaecb45337ebf610f2d6ff08)
![{\displaystyle \mathbf {w} [k]\sim N(0,\mathbf {Q} _{d})}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/d2dcee136b863c44db67bab3ec8ddac03e4ab234)
![{\displaystyle \mathbf {v} [k]\sim N(0,\mathbf {R} _{d})}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/39f6c4f86c17384b1c831d33fd6e1c45d7b97748)
![{\displaystyle \mathbf {x} [k]\ {\stackrel {\mathrm {def} }{=}}\ \mathbf {x} (kT)}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/9fc0e1ad9e945eee38efac0e3b5d0ff46237b3be)
![{\displaystyle \mathbf {x} [k]=e^{\mathbf {A} kT}\mathbf {x} (0)+\int _{0}^{kT}e^{\mathbf {A} (kT-\tau )}\mathbf {B} \mathbf {u} (\tau )d\tau }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/85215b58f30c40205c94cd3fec3dbd16bae1ac2b)
![{\displaystyle \mathbf {x} [k+1]=e^{\mathbf {A} (k+1)T}\mathbf {x} (0)+\int _{0}^{(k+1)T}e^{\mathbf {A} ((k+1)T-\tau )}\mathbf {B} \mathbf {u} (\tau )d\tau }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2fa76d8a30851a8df18ee1cae3f3cc638d1b9285)
![{\displaystyle \mathbf {x} [k+1]=e^{\mathbf {A} T}\left[e^{\mathbf {A} kT}\mathbf {x} (0)+\int _{0}^{kT}e^{\mathbf {A} (kT-\tau )}\mathbf {B} \mathbf {u} (\tau )d\tau \right]+\int _{kT}^{(k+1)T}e^{\mathbf {A} (kT+T-\tau )}\mathbf {B} \mathbf {u} (\tau )d\tau }](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/a9970af7c6dcf74cefaf5799607bf969e8373201)
![{\displaystyle \mathbf {x} [k]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/89de738568b201f70e218c5199a23c2aaab2cc43)
![{\displaystyle {\begin{matrix}\mathbf {x} [k+1]&=&e^{\mathbf {A} T}\mathbf {x} [k]-\left(\int _{v(kT)}^{v((k+1)T)}e^{\mathbf {A} v}dv\right)\mathbf {B} \mathbf {u} [k]\\&=&e^{\mathbf {A} T}\mathbf {x} [k]-\left(\int _{T}^{0}e^{\mathbf {A} v}dv\right)\mathbf {B} \mathbf {u} [k]\\&=&e^{\mathbf {A} T}\mathbf {x} [k]+\left(\int _{0}^{T}e^{\mathbf {A} v}dv\right)\mathbf {B} \mathbf {u} [k]\\&=&e^{\mathbf {A} T}\mathbf {x} [k]+\mathbf {A} ^{-1}\left(e^{\mathbf {A} T}-\mathbf {I} \right)\mathbf {B} \mathbf {u} [k]\end{matrix}}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/d26a0030a596f2a43ba0cfcfadeeef4dfcd1c0f7)
![{\displaystyle \mathbf {x} [k+1]\approx (\mathbf {I} +\mathbf {A} T)\mathbf {x} [k]+T\mathbf {B} \mathbf {u} [k]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3fbbbc2ccc407e5c018c805b32a3a5a7437218b3)
