学術的背景 現代の複雑なネットワークシステムにおいて、状態推定（state estimation）は、不確実性やノイズに直面する際の重要な問題です。複雑なネットワークは通常、相互に接続された複数のノードで構成され、各ノードの動的挙動は非線形要素の影響を受ける可能性があります。Takagi-Sugeno（T-S）ファジィモデルは、不確実な情報を効果的に捕捉し、複雑なネットワークの非線形動的特性を記述できるため、複雑なネットワークのモデリングにおいて顕著な利点を示しています。しかし、従来の状態推定手法は通常、詳細なノイズの統計的特性を必要とし、実際の応用ではノイズが未知だが有界（unknown but bounded, UBB）であることが多いです。集員推定（set-membership est...

複雑な皮膚欠損修復における最適化に基づく共形経路計画を用いたin situバイオプリンティング 学術的背景 皮膚は人体最大の器官であり、外界からの侵害から身体を保護する重要な機能を担っています。しかし、世界的にやけどや慢性潰瘍などの皮膚損傷の発生率が高いため、効果的な治療法の需要が増加しています。従来の組織工学や3Dバイオプリンティング技術は一定の可能性を示していますが、多様な皮膚損傷を処理する際には依然として多くの課題があり、特にプリントされたスキャフォールドの移植プロセスにおいて汚染や組織損傷のリスクが存在します。in situバイオプリンティング（in situ bioprinting）は、損傷部位に直接バイオインクを堆積させる新興技術であり、従来の「プリント-移植」という2段階の戦略...