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はてなキーワード: PID制御とは
学習制御（Iterative Learning Control: ILC）とは、同じ動作を繰り返すシステムに対して、過去の誤差を学習し、次回の制御入力を改善する方法です。
弱者男性は繰り返しアプローチを行うため、学習制御との相性が良いです。
・制御目的（reference signal）：下方婚の回避 → せめて“対等婚”もしくは“尊厳ある独身”を実現する
・制御入力（u）：努力、自己改善、服装、清潔感、言動、収入など
・出力（y）：実際の恋愛／婚姻結果（誰と、どういう形で関係を築けたか）
・外乱（disturbance）：ルッキズム、女性のHypergamy傾向、婚活市場の構造的不均衡
・モデル不確かさ：本人の自己認識のズレ（＝スペックと市場評価の乖離）
このような複雑な「社会システム」において、弱者男性が意図したように「対等な恋愛関係を築く」ためには、従来のPID制御では誤差（=期待と現実の差）を補正しきれない。
弱者男性は、ある恋愛／婚活の試行（例えばマッチングアプリでのやりとり）を行うたびに「誤差（期待と結果の差）」を得る。
𝑒𝑘(𝑡)=𝑟(𝑡)−𝑦𝑘(𝑡)
・r(t)：理想的な関係像（例：「対等な関係」「バカにされない恋愛」）
𝑢𝑘+1(𝑡)=𝑢𝑘(𝑡)+𝐿⋅𝑒𝑘(𝑡)
前回のエラーを元に、「何が原因だったか」を分析し、以下のようなパラメータを修正：
・コミュニケーションの取り方（話し方、LINE頻度、話題選び）
このように、恋愛行動を反復しつつフィードフォワード的に次の行動を最適化していく。
・学習ゲインLを大きくしすぎると過補償 → 一気に「媚びすぎ」や「自己喪失」に至り、非モテが加速
・小さすぎると学習が進まず、「何度やっても同じ失敗」ループに陥る
「初デートで女性に嫌われたから」と言って、急にキャラを偽装したり、ホスト系ファッションを真似すると、かえって不自然になる。
社会から与えられた「女の子は年収400万以下の男は無理」「彼氏は最低身長170cm」のような世間的基準（リファレンス）をそのまま採用すると、制御目標が過剰に高すぎて振動（メンタル崩壊）を起こす。
したがって、**目標値r(t)の再設計（リファレンスモデリング）**が必要。
・「結婚＝勝利」ではなく、「自己肯定感の確保」や「同士的関係の構築」に目標を置き換える
・つまり、出力そのものの再定義により、振動（失敗の繰り返し）を抑制する
・恋愛経験が乏しくても、反復による学習で少しずつ行動改善が可能
・市場の構造には抗えなくても、「尊厳を保った負け方」を学べる
・進化論的な意味でのフィードフォワード最適化が可能（狙う層の調整）
・相手がいる系の制御問題では、外乱が人間であるため完全制御は不可能
・市場全体が「男性余り・女性優位」のため、誤差は永続的に発生
・学習が進んでも、目的関数自体が間違っている場合（例えば“結婚こそゴール”）は虚無
「学習制御」は、失敗を繰り返しながらも少しずつ次の行動を最適化する知的戦略である。弱者男性が「現実の婚姻市場」で生き抜くには、
わりとやってるけどね
結果鉄道の運転には職人技的な技能が必要でシステムに落とし込みにくい
制動距離と応答遅延の短いゴムタイヤニュートラムは自動化しやすかった
PID制御などでもD（微分制御）が効くもの、Dゲインの数値が大きいものは制御しづらい
電車の運転を自動化をするならば微分制御がかなり大きな制御となる
とはいえ、現代の技術では実際はたいしたことはない、フィードフォワード制御や多変数制御を組み込めば外乱をキャンセルしたスムーズな制御もそれほど難しくはない。
鉄道は超大量輸送、超安定輸送が求められ、かつバックアップが乏しい
これが数日続いたら？
ハッキング、ネット破壊、システム障害、バグ、サーバーの電源ケーブルで躓いた、電子証明書の更新忘れ、いろいろある
結局のところバックアップで運転手を確保しておかなけれならない、
売店の売り子でもさせるか、自動運転が止まったときに呼び出せばいい？
