2019年你的控制理论研究有什么收获和感悟？
感悟就是这个社区，起码是国内的控制社区，真的是hopeless，真的是hopeless。。。 首先是年初的一个会上，控制大佬们在感慨，我们不能再灌水了，发这么多paper有什么用，对社会产生不了什么价值，后来大家扯了几句机器人如何如何，不能再混tac auto的圈子了，要发tro，ijrr，然后大家都沉默了。。最后大家又回到了如何发tac auto，起码是tsmc，tnnls，tcyber上面去了。 然后年中的各种会，大家都摇身一变，大家做的都是卡脖子的技术，不论你有没有下过现场，不论你的东西有没有哪怕实验室阶段验证过，大家做的东西出去说，都是能用在飞机导弹上，也能用在火箭卫星外星登陆器上，起码也能用在无人车无人机无人船上，智能机器人上，说的是有理有据，不由得你不信。 后来年终的大会，听了大家的报告，感觉有两条路，一条是练乾坤大挪移第九层，搞得数学越来越看不懂，反正实验验证是没有的；另一条路是往人工智能上靠，各种优化和分布，做的是十分的酷炫，可惜搞cs的人还是不会接纳cs这波人的，因为你不说超算，连个好显卡都没，一个破电脑matlab都能跑出来的东西，cs的人看不上cs搞得这点计算量，更别说这些优化连个demo都没。有个发过tac也搞过工程的人说，你们这些人现场都没下过，根本就不懂工业中的控制痛点在哪，研究也都是空中阁楼，引来台下一片骂声。更是惊现两个凡是重现江湖，我tmd都不知道该说啥好。 反正就是一片乱象，发论文-评职称这个闭环的生态环境以前搞得挺好，但是大风向不对，大家继续水论文可能没前途了，就想着搞大工程和卡脖子，要么就想改头换面搞cs，可惜啊，还是只会推公式和matlab，但是想转行的这两样，都搞不成！
今年仍旧跟系统的稳定性证明做了一番斗争。 众所周知，非线性系统的稳定性不易判断（一维除外）。但是其难度究竟是什么造成的呢？云中散人尝言：有的数学问题是挺难的，若想解决它们，我喜爱从几何的角度思考，而不是从分析的角度思考。几何角度的思考确实提升了我对系统稳定性的理解，于是跑过去跟导师站而叙道。没想到导师早在他读书的时候就想明白了：现代控制理论中的稳定性判断就像是孙悟空给唐僧画圈圈，不过唐僧每走一步孙悟空都要重新画圈，并且这个圈越画越小，于是最终唐僧只能站在无限小的圈里面了。如果你把系统对应的向量场绘制出来，就可以直观地体验画圈圈是多么的难：二维的向量场中，系统的轨道还只能绕弯弯，三维中是可以来回往复画八字的，而这种画圈圈的方法要求你在每个地方都要精准。 那么有没有不采用画圈圈的办法呢？有点遗憾，至今为止，圈圈，或者说半正定函数的单调性依旧统治着这个领域。哪怕费力做了一些结果还不错仿真，控制领域内的专家也最多会赞同这些仿真说明该系统在具有这些初始值的情况下，在某种采样方法的意义下是稳定的。这种观点毫无疑问是正确的，但与“数据驱动”这种思潮相违。都快要0202年了，难道放着电脑的计算力不用，只能依靠脑力来判断非线性系统的稳定性？确实注意到一些新的方法的出现，比如SOS[1]和 Deep Lyapunov Function[2] ，但依然没有脱离单调性的桎梏。我以为，为了充分利用算力，一种根据一组数值解来验证系统稳定性的方法是有价值的，而且也可能是存在的（已确认对线性系统是存在的）。 待更。