---

📑 Appendix: 専門家向け補足資料 / Expert Supplement

---

本補足資料では、Part09の内容をさらに専門家向けに深掘りします。
This appendix provides a deeper dive into the concepts in Part09, targeting experts.

---

🔬 制御工学 × LLM の接点 / Intersection of Control Engineering and LLMs

• PID は 安定性と性能保証 を担う最内層制御
  PID handles stability and performance assurance as the innermost control.
• FSM は モード遷移の形式化 を担う離散制御
  FSM provides formalized mode transitions as discrete control.
• LLM は 知識注入・例外処理・再設計 を担う外層知性
  LLM contributes knowledge injection, exception handling, and redesign as the outer intelligence layer.

---

📐 数理比較 / Mathematical Comparison

PID 制御

\(u(t) = K_p e(t) + K_i \int_0^t e(\tau) d\tau + K_d \frac{de(t)}{dt}\)

• 比例項: 応答速度
• 積分項: 定常偏差除去
• 微分項: 外乱抑制

Attention 機構

\(\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V\)

• 過去系列の動的加重
• PIDゲイン調整の類似機構として解釈可能

---

⚙️ 設計原則 / Design Principles

1. PID = 不変の安定ループ
   Fixed stability loop.
2. FSM = 状態管理とモード切替
   State management and mode switching.
3. LLM = 故障時・例外時の再設計
   Redesign triggered in faults/exceptions.

---

📚 推奨文献 / Recommended References

• Åström, K. J., & Murray, R. M. (2010). Feedback Systems. Princeton University Press.
• Sutton, R. S., & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press.
• Vaswani, A. et al. (2017). Attention is All You Need. NeurIPS.

---

⬅️ Part 9 トップに戻る
🏠 トップページ