1.　モデル低次元化の方法
　1.1　モデル低次元化とコントローラ低次元化
　1.2　打ち切りによる低次元化
　1.3　特異摂動法による低次元化
　1.4　平衡実現による低次元化
　1.5　誤差ノルムの最小化による方法
　1.6　ハンケルノルムに基づく低次元化
　1.7　マルコフパラメータと共分散パラメータのマッチング
　1.8　複合的な方法
　1.9　離散時間システムのモデル低次元化
　1.10　数値例
2.　乗法的誤差を評価とする近似
　2.1　乗法的誤差を評価する近似問題
　2.2　確率的平衡実現打ち切り
　2.3　確率的平衡実現打ち切りアルゴリズムの理論的背景とその拡張
　2.4　乗法的誤差におけるハンケルノルム近似
　2.5　数値例
3.　低次元コントローラの設計
　3.1　低次元コントローラ設計の方法
　3.2　コントローラと制御対象の低次元化と周波数重み付きの近似
　3.3　周波数重み付きの平衡実現に基づく打ち切り法
　3.4　周波数重み付きのハンケルノルム低次元化
　3.5　部分分数を用いた周波数重み付き低次元化
　3.6　周波数重み付きの乗法的誤差近似
　3.7　サンプル値制御系におけるコントローラの低次元化
　3.8　数値例
4.　既約分解表現に基づくモデル低次元化とコントローラの低次元化
　4.1　既約分解表現：それはどのようなもので，なぜ使われるか？
　4.2　既約分解表現
　4.3　既約分解を用いたコントローラの低次元化
　4.4　H∞平衡実現打ち切りによるコントローラの低次元化
　4.5　既約分解表現と周波数重みを用いたコントローラの低次元化
　4.6　既約分解の乗法的誤差近似を用いたコントローラの低次元化
　4.7　H∞性能を保証するコントローラの低次元化
　4.8　数値例
5.　索　引
6.　図目次
　1.1　下線形分数変換
　1.2　LFTの信号ネットワーク理論での解釈
　1.3　平衡実現されたシステムのモデル低次元化法のまとめ
　1.4　元のシステムと低次元モデルのゲイン特性の比較
　1.5　加法的誤差のゲイン特性とH∞ノルムの上界
　1.6　元のシステムと低次元モデルのゲイン特性の比較
　1.7　加法的誤差のゲイン特性とH∞ノルムの上界
　1.8　元のシステムと低次元モデルのゲイン特性の比較
　1.9　加法的誤差のゲイン特性の比較
　2.1　周波数特性の比較
　2.2　乗法的誤差とそのH∞ノルムの上界
　3.1　高次元プラントに対する低次元コントローラ設計の方法
　3.2　Ｋを^Ｋに置き換えるときの効果
　3.3　図3.2と等価なブロック線図
　3.4　図3.3と等価なブロック線図
　3.5　高次元な制御対象に対して低次元なコントローラを得る方法
　3.6　サンプル値系(閉ループ)
　3.7　離散時間プラントによる連続時間プラントの置き換え
　3.8　離散時間閉ループ系
　3.9　速いサンプラーを持つ閉ループ系
　3.10　図3.9の別な表現
　3.11　設計仕様とLQG設計のループゲインのボードプロット
　3.12　元の制御対象とその低次元モデルのゲイン特性
　3.13　ループゲインの比較
　3.14　高次元コントローラと低次元コントローラのゲイン特性
　3.15　設計された閉ループ系のゲイン特性
　4.1　ネガティブフィードバックシステム
　4.2　LQG設計で得られるコントローラ・プラントのループ
　4.3　多入力多出力フィードバックシステム
　4.4　閉ループ系
　4.5　閉ループ系(普通の形)
　4.6　描き直した閉ループ系
　4.7　さらに描き直した閉ループ系
　4.8　閉ループ伝達関数のゲイン特性の比較
　4.9　コントローラのゲイン特性の比較
　4.10　閉ループゲイン特性の比較(その1)
　4.10　閉ループゲイン特性の比較(その2)