高次元の線形システムを制御する際、すべての状態変数を観測することは技術的・経済的に困難です。本研究は、少数のセンサのみを用いて未知の高次元システムの可観測性を保証する効率的なセンサ配置の学習に焦点を当てています。 従来の手法には大きな課題がありました。既存アプローチの多くは実現不可能なほど多数のセンサを必要とするか、あらかじめ可観測な配置へのアクセスを仮定していたのです。本論文の提案手法は二段階フレームワークでこれらの限界を克服しています。第一段階では、複数の軌跡から情報を統合する新規なシステム同定アルゴリズムを導入します。各軌跡は状態座標の異なる部分集合を観測するため、個々には不完全な情報しか得られませんが、複数軌跡を組み合わせることで未知システムのパラメータを効率的に学習できます。第二段階では、古典的なセンサ配置手法を学習したシステムパラメータに適用します。 本手法の理論的強みは非漸近保証にあります。セフサが任意の状態座標に配置可能な場合、提案アプローチはほぼ最適なセンサ数でセンサ配置を学習できることが数学的に保証されます。さらに研究は、センサ配置に利用できない到達不可能な状態座標が存在する現実的な設定にも拡張されています。この成果は、制限されたセンシング予算の下で高次元システムの制御可能性を確保する必要があるロボティクスやスマートグリッドなど、様々な応用分野での実装に貢献するものと期待されます。