第I部基礎事項
第1章線形代数の基礎
　1.1ベクトルと行列の記法
　1.2 1次独立,部分空間
　1.3ベクトルと行列のノルム
　1.4 QR分解
　1.5射影,直交射影
　1.6特異値分解
　1.7最小2乗法
　1.8ハンケル行列のランク
　1.9ノート
　1.10演習問題
第2章離散時間システム
　2.1伝達関数と入出力安定
　2.2信号とシステムのノルム
　2.3状態空間モデルと伝達行列
　2.4可到達性,可観測性
　2.5線形システムの正準構造
　2.6平衡実現
　2.7実現理論
　2.8ノート
　2.9演習問題
第3章確率過程
　3.1確率過程
　3.2マルコフ過程
　3.3平均値,共分散関数
　3.4定常過程
　3.5エルゴード性
　3.6スペクトル解析
　3.7ヒルベルト空間と予測理論
　3.8同定のための入力信号
　3.9ノート
　3.10演習問題
第4章カルマンフィルタ
　4.1多次元ガウス分布
　4.2線形確率システム
　4.3線形定常確率システム
　4.4カルマンフィルタ
　4.5定常カルマンフィルタ
　4.6ノート
　4.7演習問題
第II部実現理論
第5章確定システムの実現
　5.1実現問題
　5.2実現問題Aの解:Ho-Kalmanの方法
　5.3データ行列とLQ分解
　5.4実現問題Bの解(1):MOESP法
　5.5実現問題Bの解(2):N4SID法
　5.6 SVDと雑音の影響
　5.7ノート
　5.8演習問題
第6章確率システムの実現(1)
　6.1準備
　6.2確率実現問題
　6.3確率実現問題の解
　6.4正実性とマルコフモデルの存在
　6.5強正実条件
　6.6確率実現アルゴリズム
　6.7ノート
　6.8演習問題
　6.9付録:命題の証明
　6.10付録:代数リカッチ方程式
第7章確率システムの実現(2)
　7.1正準相関解析
　7.2確率実現問題
　7.3赤池の方法
　7.4定常時系列の正準相関係数
　7.5平衡確率実現
　7.6部分空間法による確率実現
　7.7数値例
　7.8ノート
　7.9演習問題
第III部部分空間同定法
第8章部分空間法によるシステム同定(1)
　8.1射影
　8.2外生入力を受ける線形確率システムの実現
　8.3無フィードバック
　8.4出力過程の直交分解
　8.5状態空間実現の方法
　8.6有限長データに基づく実現
　8.7 ORT法
　8.8ノート
　8.9付録:定理と命題の証明
第9章部分空間法によるシステム同定(2)
　9.1外生入力を受ける確率システムの実現
　9.2多段予測問題
　9.3条件つき正準相関解析と状態ベクトル
　9.4イノベーションモデル
　9.5 CCA法
　9.6数値例
　9.7ノート
第10章フィードバックシステムの同定
　10.1はじめに
　10.2結合入出力法
　10.3結合入出力ORT法
　10.4 2段階ORT法
　10.5ノート
付録Aシステム同定の概要
　A.1モデリング
　A.2システム同定の方法
　A.3離散時間モデル
　A.4同定法の分類
　A.5重複パラメトリゼーション
　A.6最小2乗法
　A.7 LQ分解と最小2乗法
付録BMATLABプログラム
　B.1確定システムの実現
　B.2 MOESP法
　B.3確率システムの実現
　B.4 ORT法,CCA法
付録C演習問題の略解
参考文献
索引