控制变量法
控制变量法（）是在蒙特卡洛方法中用于减少方差的一种技术方法。该方法通过对已知量的了解来减少对未知量估计的误差。
可控制性
狀態可控制性是指在确定性系統的状态空间內，也就是系統所有狀態變數數值組成的集合，可以完全描述系統在任一時間以下的狀態。特別是不需要有關系統以往的資訊，只要知道目前的狀態，以後所有的狀態都是已知的。
控制系統
比例控制是線性回授控制系統中的一種，其控制變數是和目標值（SP）和量測值（PV）之誤差成正比。像離心式調速器及抽水馬桶的都是機械系統中比例控制的例子。
比例控制
在比例控制演算法中，控制器輸出等於誤差信號，也就是目標值和程序變數的差，換句話說，控制器輸出是誤差信號和積分增益的乘積。
变异子与访问子
在计算机科学中， 变异子方法（mutator或setter）是一种用于控制变量更改的方法。通常，变异子伴随着访问子 （accessor或getter）返回私有成员变量的值。
非線性控制
控制理论可以分為二種：線性控制理論可適用於元件均滿足叠加原理的系統（線性系統），其統御方程是線性的微分方程，線性系統中若其參數不會隨時間而改變，則稱為线性时不变（LTI）系統，這類系統可以用強大的頻域數學技巧加以分析，例如拉普拉斯变换、傅里叶变换、Z轉換、波德圖、根軌跡圖及奈奎斯特稳定判据。
最小能量控制
最小能量控制（minimum energy control）是控制理论的一種，是指讓線性非時變系統以最小能量到達理想狀態的控制formula_1。
控制 (最佳控制理論)
最优控制中的控制是指控制器選定的變數，用來調整狀態變數，類似實際的情形。控制和狀態變數不同，沒有事先指定的运动方程。最优控制理論的目標是要在可行集內找到控制量的序列，讓狀態變數在最佳路徑上，使损失函数最小。
铁木辛柯梁理论
控制方程是以下常微分方程的解耦系统：
模糊控制
模糊控制器主要分为mamdani和TSK两类。mamdani系统的输入输出均为语言值，输出需要非模糊化得到数字量。TSK系统输入为语言值，输出为数字量。1.定義輸入及輸出變數。 通常，模糊控制的輸入變數可以是擷取自受控系統的觀測量。也可以是推導出來的資料；而模糊控制的輸出變數則為操控受控系統的操作量。設計模糊控制時，要利用一些方法去選擇適當的輸出入變數，並加以定義。
作用域
静态作用域又叫做词法作用域，采用词法作用域的变量叫词法变量。词法变量有一个在编译时静态确定的作用域。词法变量的作用域可以是一个函数或一段代码，该变量在这段代码区域内可见（visibility）；在这段区域以外该变量不可见（或无法访问）。词法作用域里，取变量的值时，会检查函数定义时的文本环境，捕捉函数定义时对该变量的绑定。
增益規劃
增益規劃（gain scheduling）是控制論中的用語，是指用一系統的線性控制器控制非線性系統，設法在不同的系統工作點提供適當的控制。
代數Riccati方程
在無限時間的最佳控制問題中，關注的是一些變數在相當時間之後的值，因此需在現在選定控制變數的值，讓系統在之後的時間都在最佳狀態下運作。控制變數在任意時間下的最佳值可以用Riccati方程的解以及狀態變數當時的觀測值求得。若觀測變數及控制變數都不只一個，Riccati方程就會是矩阵方程。
滑動模式控制
如同以上提到的，滑動模式控制律會維持以下的限制 目的是為了讓以下型態的任意系統可以漸近的穩定 其中formula_118為有限的上界，此例中，滑動模式為 （也就是說，formula_120）。若系統限制在此條件下，會類似一個穩定的線性系統，因此在formula_121)位置是全域指數穩定的平衡點。 在設計滑動模式的控制系統時，雖然有許多不同的理論，不過沒有一個高效率的設計方法論，原因因為解析方法及數值方法實務上的困難。像是基因演算法之類可復用的方式，可以用來將中不可解的問題，轉換成實務上可解的非確定性多項式問題。這有助於滑動模式控制的電腦自動化設計。
迭代学习控制
迭代学习控制（Iterative Learning Control、ILC）是一种对做重复动作的轨迹跟踪系统的控制方法。例如机器手臂控制、化工反应过程控制、试验钻探等。这些系统都具备多次準確重复同一动作的特性。其動作的目標是在有限的時間區間內，準確的追蹤給定的參考訊號formula_1。
控制變數
在實驗中維持固定的變數是為了評估其它變數之間的關係，即為控制變數。控制變數是整個實驗中不會改變的元素，因為它的固定狀態是為了更好地理解其它被測變數之間的關係。
前馈控制
在前馈系统中，控制变量的调整不是以目標和回授之間的误差為基礎，它是以过程数学模型的知识和过程扰动的知识或测量为基础。
控制理论
控制系統一定會有一定程度的強健性。控制器一般是依照一個假設的受控系統模組再進行設計，強健性是指一控制器配合的受控系統和原來假設的系統有一點不同，控制器的特性不會有太大的變化。這個規格在實際的控制器中相當重要，因為很少實際系統會完全符合描述它的微分方程，在選擇系統數學模型時，一般會進行簡化，否則數學模型會非常複雜，甚至無法求得一個完整的模型。確認受控系統的程序稱為系統識別。系統識別可以在離線（off-line）時進行，也就是在不是一般運作的情形下進行，例如可以執行一系列的量測程序，計算系統近似數學模型的參數，一般會是系統的傳遞函數或是矩陣。系統識別是利用系統的輸入和輸出進行，因此無法考慮沒有觀測性的系統動態。有時數學模型會直接由已知的物理方程式開始，例如針對有質量、彈簧及阻尼的系統，其數學方程為formula_37。不過即使在設計控制器時已經使用受控系統完整的數學模型，其中用到的參數（稱為标称参数）也無法絕對的精確，因此當受控系統的參數和标称参数有少許變化時，控制系統也需動作正常。
控制理论
隨機控制是在模型有不確定性的情形下進行控制。在典型的統計控制問題中，會假設在模型及控制器中存在隨機的雜訊及擾動，控制器設計時需考慮這些隨機的變異。
管制圖
休哈特博士创造了管制圖的基础和统计学控制状态的概念，还从单纯数学统计学理论中，了解了實際流程产生的数据一般會呈現「常態分布曲线」（高斯分布，一般也称为「鐘型曲线」）。他发现通过观察生产数据的变量，不會永遠和自然的數據有類似特性（粒子的布朗运动）。休哈特博士得出结论，每个流程都有变量，流程中有些的变量可控，属于流程自然现象，其他变量不可控，但不一定出現在流程因果系统中。。
隨機控制
在離散時間系統中，控制器會在每個時間週期觀測狀態變數（也可能包括估測雜訊）。其目標可以針對所有時間內的非線性（可能是二次的）目標函數計算不同時間期望值的加權和，也可以只針對最後時間的目標函數進行最佳化。每個時間區間內會產生新的估測值，依最佳化的方式調整控制變數。找目前時間最佳解的作法是後向迭代計算線性平方高斯控制（矩陣Riccati方程），從最後的時間一直倒退迭代到目前時間。
鲁棒控制
从应用的角度来看，鲁棒控制的一个新兴领域是滑模控制（SMC），这是一种变化的变结构控制。滑模控制对于不确定性匹配的鲁棒性，以及设计上的简单化，使其有了极其广泛的应用。
控制理论
像機器人學及航天產業中的程序一般都有高度非線性的動態，在控制理論中有時可以用線性化的方式轉換為線性系統，再依線性系統的方式控制。但有時需要用一些可以配合非線性系統使用的非線性控制理論，例如回授線性化、反推控制、滑動模式控制等。轨迹线性化控制一般利用李亞普諾夫穩定性的基礎。微分幾何用做為一數學工具，將許多廣為人知的線性控制概念擴展到非線性控制中，但其中又有其微妙之處，因此變成一個更有挑戰性的問題。
控制理论
智能控制會使用許多人工智慧的方法來控制動態系統，會用到的方式包括人工神经网络、贝叶斯概率、模糊逻辑、机器学习、进化计算及遗传算法等。
增益規劃
增益規劃中會選用一個或多個可觀測的變數（稱為規劃變數）來判斷系統目前工作的條件，以及需要使用哪一個控制器。例如對如飛機的飛行控制系統會選用高度及馬赫數為規劃變數，配合這兩個變數的不同組合，線性控制器會選用不同的參數。
反推控制
反推控制（backstepping）也稱為反演控制或反步法，是一種控制理论的技術，在約1990年時由等人提出，針對特殊形式的非線性动力系统設計可以稳定系統的控制器。此一系統是由許多子系統一層一層組成，最內層的子系統不可再簡化，可以由其他方式穩定最內層的系統。由於此系統的递归結構，設計者可以以最內層可穩定的系統為啟始點，反推新的控制器來穩定較外層的子系統，此程序會一直進行到處理到最外層的外部控制命令為止。因此此方式稱為是「反推控制」"。
飞行控制系统
-{A|zh-cn:电传操纵;zh-hk:線傳操控;zh-tw:線傳飛控;}-（，FBW）是航空领域中一種将航空器驾驶员的操纵输入，通过转换器转变为电信号，经计算机或电子控制器处理，再通过电缆传输到执行机构一种操纵系统。它省掉了传统操纵系统中的机械传动装置和液压管路。
控制变量法
此时，对应的方差则为
动力系统理论
控制理論是工程學與數學的跨領域分支，其主要處理動態系統的行為。
线性变参数控制
线性变参数控制（LPV control）是一种用于处理线性变参数系统的控制方法。
控制表
控制表是一個決定控制流程或是主要影響控制流程的表。關於控制表的結構或內容沒有硬性的規定，其特點是其可以影響控制流程的能力。這類表格的設計有時稱為「表格驅動設計」（不過後者多半是指由外部的表格自動生成程式碼，而不是在程式中的表格）。以有限狀態機為基礎的自动机编程有時會用控制表為其實現方式。若控制表有幾個不同的層次，其行為就類似。
控制理论
鲁棒控制明確的在控制器設計時考慮其不確定性。鲁棒控制的控制器可以克服分析用理想系統和實際系統之間的小誤差。亨德里克·韋德·波德和其他早期提出的控制方式有一些鲁棒性。而1960到1970年代提出的狀態空間法則較沒有鲁棒性。現代控制中，由英國劍橋大學的 Duncan McFarlane 和Keith Glover提出的"H"迴路函數整形是一種鲁棒控制。鲁棒控制的目的是要在存在小的模型誤差的情形下達到鲁棒性的性能以及穩定性。
可控制性
其中
運動控制
運動控制（Motion control）是自动化技术的一部份，是指讓系統中的可動部份以可控制的方式移動的系統或是子系統。運動控制中的主要元件會包括運動控制器（motion controller）、功率放大裝置、以及原动机（prime mover）或致動器。運動控制可以是沒有運動訊號回授的開迴路控制，也可以配合運動訊號回授，進行閉迴路控制。在開迴路系統中，控制器會透過功率放大裝置傳送訊號到原动机或致動器，但無法知道致動器是否有達到預期進行的動作。典型的系統包括步進馬達或是風扇控制。若是要求準確度更高的系統，會在系統中加入量測設備（一般會在致動器端，或是致動器要到達的目的端）。再將量測結果轉換成信號，送進控制器中，由控制器再調整致動器的動作，使致動器的動作和預期進行的動作之間的誤差降到最小，這就是閉迴路控制。
控制系統
若是連結調節的控制系統，會用回授控制器來自動化的控制製程或是動作。控制系統會將要控制的過程變數 （PV）和理想值或是目標值（SP）比較，利用其差值產生控制信號，讓將要控制的過程變數可以回到目標值。
控制变量法
假设我们要使用蒙特卡洛方法估计
隨機控制
其中"y"是"n" × 1的可觀察狀態變數向量，"u"是"k" × 1的控制變數向量，"A"是時間"t"時的隨機"n" × "n"狀態轉移矩陣的實現，"B"是時間t時的隨機"n" × "k"控制乘數矩陣的實現，"Q" ("n" × "n")和"R" ("k" × "k")是已知的正定費用矩陣。假設"A"和"B"的每個元素都是在時間上聯合的独立同分布，因此期望值運算不用考慮時間的條件。
能量成型控制
能量成型控制（Energy-shaping control）也稱為能量整型控制，是將控制器及受控體均視為能量轉換設備的控制理論。其控制策略是以能量保持的方式進行互連，以達到理想的行為。
变分法
最优控制的理论是变分法的一个推广。
H-infinity控制
"H"控制的名稱是因為最佳化所在的數學空間："H"是由在複平面開放右半邊Re("s") > 0 內解析及有界的矩陣函數形成的哈代空間。the "H"模是函數在此空間內的最大單一值。（可以解釋為在不同頻率、不同方向下的最大增益，若針對SISO系統，就是頻率響應的最大值）。"H"技術可以用來使擾動對閉迴路的影響最小化，依照問題的陳述方式，影響可以用穩定性或是性能來表示。
控制器
在控制論中，控制器（controller）是一依據傳感器信號，來調整發送至致動器的輸出信號，用以改變受控體（plant）狀況的裝置。舉例來說，屋內的空調系統可用溫度控制器，依據溫度計測量的氣溫，以調整冷氣機強度，以達到一個舒適的環境溫度。
自动变量
在计算机编程领域，自动变量（"Automatic Variable"）指的是局部作用域变量，具体来说即是在控制流进入变量作用域时系统自动为其分配存储空间，并在离开作用域时释放空间的一类变量。在许多程序语言中，自动变量与术语“局部变量”（"Local Variable"）所指的变量实际上是同一种变量，所以通常情况下“自动变量”与“局部变量”是同义的。
控制变量法
也是formula_1的无偏差估计，formula_11为任一给定系数。formula_12的方差为
經典控制理論
在控制理論中，經典控制理論（Classical control theory）是以拉普拉斯变换為分析工具，探討有控制系統之特性、以及反馈對系統特性的影響。
基因座控制区
基因座控制区（，LCR）的定义是以组织特异性及拷贝数依赖的方式将相关基因的表达增强到生理学水平的异位染色质位点。这一概念源于：发育和细胞世系特异性的基因调控不仅依赖于如启动子、增强子和沉默子等邻近基因的元件，还依赖于多种顺式调控元件及动态染色质改变等长程相互作用。
模型預測控制
模型預測控制會預測建模的系統在自变量變化時，對應的因变量變化。在化學製程中，控制器可以調整的自变量可能是PID控制器的目標值（壓力、流量、溫度等），或是最終控制單元（閥、加濕器等）的輸出。若是不能被控制器調整的自变量，會視為干擾來處理。製程中的因變量一般是對於控制目標的量測，或是一些製程限制條件的量測。
控制理论
控制的目的是有目标的改变系统行为，使之达到预想的特性。这些特性可能是各种各样的，如：根据不同的目标，决定控制器是需要不同的方法的。控制的任务已经超出了控制的范畴之外。常见的有： 为了解决这些问题，数学中的系统理论是必需的。这些方法有可分为，控制器，补偿器，和检测装置的设计，以及控制环节及整个系统的分析。
滑動模式控制
常見的作法是設計一個狀態回授的控制律formula_10（也就是可以將時間formula_11時的狀態formula_9，映射到輸入formula_13的映射），這個控制律要可以穩定方程式(1)的动力系统在原點formula_14附近的行為。也就是說，在此控制律下，只要系統從原點開始往任意方向前進，最後都會回到原點。例如，狀態向量formula_15中的分量formula_16表示輸出和已知訊號（例如某個希望出現的弦波）之間的差，若控制formula_13可以讓formula_16快速的回到formula_19，也代表輸出會追隨理想的弦波信號。在滑動模式控制中，只要系統是限制在其組態空間的子空間內，設計者可以確定系統有理想的行為（有穩定的平衡點）。滑動模式控制會強迫系統軌跡進入子空間，並且讓軌跡維持在子空間內，因此可以在子空間內滑動。這個降階的子空間稱為「滑動（超）曲面」，若透過閉迴路回授，使得軌跡在滑動曲面上滑動，則稱為閉回路系統的「滑動模式」。沿著這個子空間的軌跡可以類比沿著LTI系統特徵向量的軌跡，不過滑動模式是透過此向量場上加上高增益回授來實現。就像彈珠會沿著裂縫滾動一樣，系統的軌跡也會限制在滑動模式上。
滑動模式控制
滑動模式控制（sliding mode）簡稱SMC，是一種非線性控制的技術，利用不連續的控制信號來調整非線性系統的特性，強迫系統在二個系統的正常狀態之間滑動，最後進入穩態。其狀態-反饋控制律不是時間的連續函數。相反的，控制律會依目前在狀態空間中的位置不同，可能從一個連續的控制系統切換到另一個連續的控制系統。因此滑動模型控制屬於變結構控制。已針對滑動模型控制設計了許多的控制結構，目的是讓相空間圖中的軌跡可以前往和另一個控制結構之間相鄰的區域，因此最終的軌跡不會完全脫離某個控制結構。相反的，軌跡會在控制結構的邊界上「滑動」。這種沿著控制結構之間邊界滑動的行為稱為「滑動模式」而包括邊界在內的幾何轨迹稱為滑動曲面（sliding surface）。在現代控制理論的範圍中，任何變結構系統（例如滑動模式控制）都可以視為是併合系統的特例，因為系統有些時候會在連續的狀態空間中移動，也時也會在幾個離散的控制模式中切換。
变结构控制
变结构控制（Variable structure control、VSC）是一種不连续的非線性控制，會用高頻切換的方式來調整非線性系統的动態。其状态反馈的控制律不是時間的连续函数，會在幾個連續函數之間進行切換，因此控制器的結構會依其系統狀態所在的位置以及其軌跡而不同。变结构控制會在一些平滑的控制律之間切換，而且可能是很高速的切換。变结构控制以及相關的滑動模式特式最早是由蘇聯的Emelyanov等研究者在1950年代初期所提出的。
量化回授理論
控制器設定是在尼柯爾斯圖中進行，其中會考慮頻率限制條件，以及系統的標定迴路formula_4。此時，設計者會導入控制器函數（formula_2）並且調適其參數，此一程序稱為迴路整形（Loop Shaping），直到找到了在不違背頻率限制條件下，最理想的控制器為止。
滑動模式控制
滑動（超）曲面的維度是formula_29，其中formula_4是狀態formula_15的個數，而formula_6是輸入信號（也就是控制信號）formula_13的個數。針對每個formula_34，有formula_35的滑動曲面，方程式為 滑動模式控制主要關鍵是選擇控制律，使得滑動模式（也就是formula_36曲面）存在，而且其他的系統軌跡可以進入滑動模式。滑動模式控制的原則是透過適當的控制策略，強迫性的限制系統在滑動曲面上，讓系統可以有理想的特性。當系統受滑動控制所限制，維持在滑動曲面上時，系統的動態特性可以用方程式(2)所得的降階系統所描述。
控制理论
經典控制理論以頻域分析為主，而現代控制理論利用時域的狀態空間表示法，將系統中的輸入、輸出及狀態變數之間的關係用一階的微分方程表示。為了抽象化輸入、輸出及狀態變數的數量，這些變數一般會用向量來表示，而微分方程或代數方程（當系統是線性時）則會以矩陣形式表示。狀態空間表示法也稱為時域分析，提供一個方便且簡潔的方式針對多重輸入及輸出的系統建模及分析，在有輸入和輸出時，也可以利用拉氏轉換，將系統所有的資料包括在其中。现代控制理論不同於頻域分析，可以分析非線性或不是零初始條件的系統。狀態空間就是指座標軸為狀態變數的空間，系統的狀態可以表示為狀態空間中的一個向量。
线性变参数控制
線性變參數系統（LPV）是很特殊的非線性系統，其系統特性很適合用參數的變化來表示。一般而言，LPV技巧可以提供增益規劃多變數系統的系統化作法。此方式可以允許在單一架構內整合性能、強健性及带宽限制，以下是線性變參數系統的簡介，以及其術語的說明。
控制幅度
控制幅度（span of control）又稱控制範圍，是指管理者能有效地節制的受僱者人數（A manager's span of control is the number of employees that he or she can effectively be in control of at any one time）。
控制变量法
其中 为formula_2与formula_7之间的相关系数。formula_20越大时，方差越小。
控制理论
最优控制是一種特別的控制技術，控制器產生的控制信號需使某特定「成本指數」最佳化。以太空船為例，噴射引擎需在消耗油量最小的情形下將太空船帶到期望的軌道。有二種最优控制的設計方式廣泛的用在工業應用中，而且已證明這二個方式可以確閉迴路的穩定性。這二種方式分別是模式預測控制（MPC）及線性二次高斯控制（LQG）。第一個方式很明確的考慮系統中信號的限制條件，這是很多工業系統都有的重要特徵，但其中的最佳控制只是作為滿足所有限制的一個方式，不是最优化閉迴路系統中的實際性能指標。配合PID控制器的模式預測控制系統常用在程序控制中。
自适应控制
參數估測是適應控制的基礎，常見的方式有及梯度下降法。兩種方法都提供在系統運作時修改估測值的更新法則。李雅普诺夫稳定性會用來推導更新法則，並且證明在什麼情形下會收斂（一般需要是持续激励的條件下）。一般會用射影及正規化來提昇估測演算法的強健性。
线性变参数控制
參數formula_10未知，但可以實時量測，且用在控制系統中。若上述參數相依系統對時間線性，則稱為線性參數相依系統。雖然其中有時變的參數，不過仍可以寫成類似线性时不变系统的型式
控制變數
在電腦科學中，控制變數是用來調整程式控制流程的变量。
隨機控制
若在狀態方程中有平均值為0、獨立且相同分佈（i.i.d.）的加性擾動出現，只要和矩陣"A"和"B"的元素沒有關係，此擾動不會影響最佳方程。假如擾動和矩陣有關，每個時間的最佳控制解會包括額外的加性常數向量。若加性常數向量出現在狀態方程中，則每個時間的最佳控制解會再包括額外的加性常數向量。
控制变量法
当formula_21、formula_22或formula_23未知时，可以通过蒙特卡洛模拟进行估计。由于该方法相当于一个最小二乘法系统，又被称为回归抽样（）。
可控制性
完全狀態可控制性（有時也稱為狀態可控制性）是指外在輸入（由控制變數組成的向量）可以在有限時間內將系統由任意狀態改變為另一個狀態。
控制策略
在不同的条件下为达到特定的目的要采取的不同的控制规则或对策，这种规则或对策就叫做控制策略。
隨機控制
隨機控制（stochastic control）或隨機最优控制（stochastic optimal control）是控制理论中的一個領域，是針對有不確定性的系統進行控制，不確定性可能是在量測上，也有可能是因為雜訊的影響。系統設計者會假設影響狀態變數的隨機雜訊，（以贝叶斯概率的觀點來看）其機率分布是已知的。隨機控制的目的是在雜訊存在的情形下，設計受控變數的時間軌跡，在最小成本的情形下（其成本可能會適有適當的定義）使系統完成預期的控制任務。隨機控制可能是配合離散時間系統，也可能是連續時間系統。
控制变量法
可以证明，使得方差最小的系数formula_11为
哈密顿-雅可比-贝尔曼方程
哈密顿-雅可比-贝尔曼方程（Hamilton-Jacobi-Bellman equation，簡稱HJB方程）是一個偏微分方程，是最佳控制的中心。HJB方程式的解是針對特定動態系統及相關成本函數下，可以有最小成本的控制實值函數。
自由变量和约束变量
变量约束机制出现在数学、逻辑和计算机科学中的不同情況中，但是在所有情形下它们是其中的表达式和变量的纯粹语法性质。本节中我们用叶子节点是变量、函数常量或谓词常量，而节点是逻辑运算符的树，识别表达式来总结语法。变量约束的运算符是几乎出现在所有形式语言中的逻辑运算符。没有它们的语言实际上要么是非常缺乏表達能力，要么非常难于使用。约束的运算符 Q 接受两个参数：变量v和表达式P，把 Q 应用于它的参数時就會生成新表达式 Q(v, P) 。约束运算符的意义由这个语言的语义提供而不是我们现在关心的。 变量约束有关于三个事情：变量v，这个变量在表达式中的位置a，和形成 Q(v, P) 的节点n。注意: 我们定义在表达式中位置为在这个语法树中的叶子节点。变量约束在这个位置在节点n之下的时候发生。
鲁棒控制
鲁棒控制（）：所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。是控制理论中的一个分支，是专门用来处理控制器设计时逼近的不确定性。
貝爾曼方程
動態規劃方法中利用「找尋某種規則來求得各可能狀態下的（最佳）控制為何」來達成目標函數最佳化。例如：假設消費（c）只與財富（W）相關，想要找到一套規則formula_1來以財富描述消費。這些「將控制（Controls）表示成狀態（States）的函數」的規則被稱為策略函數（Policy Function）。
控制流分析
控制流分析（）簡稱CFA，是一種確認程式控制流程的靜態代碼分析技術。控制流程會以控制流圖來表示。對於函數程式語言及物件導向程式設計，CFA都是指計算控制流程的演算法。
最优控制
其中formula_5是狀態，formula_6是控制，formula_7是自變數（一般來說，是時間），formula_8是初始時間，formula_9是結束時間。formula_10和formula_11稱為「結束點成本」及「運行成本」。在變分法中，formula_10和formula_11會稱為Mayer項以及拉格朗日乘数。其中的路徑限制多半是不等式的限制，在最佳解時，該限制不等式多半不會在恰好為零的情形。以上的最佳控制問題也可能有多個解（其解不唯一），此時的解會稱為是「局部最小化」。
过程控制
例如利用加熱器調節房間的溫度即可視為一個過程，因為其目的是要使一輸出量（在此例中是溫度）到達一理想值內（例如20度），且此輸出量不隨時間變化。在此例中溫度是一個控制變數，不過若用溫度計量測溫度，決定是否加熱，溫度也同時是輸入變數，。理想的溫度（20度）為目標值，加熱器的狀態（如加熱器控制熱水流量的閥門）會隨控制而改變，則是受控變數。程序控制的控制變數通常是温度T、压力P、流量F、液位L、成分A、PH值之等的过程变量。
控制字符
控制字符，是出现在特定的信息文本中，表示某一控制功能的字符。
控制變數
在控制理論中，控制變數是一個控制系統的輸入，控制系統的輸出會隨控制變數而變化。
代數Riccati方程
其中 "y" 是 "n" × 1 的狀態變數向量，"u" 是 "k" × 1 的控制變數向量，"A" 是 "n" × "n" 的狀態遞移矩陣，"B" 是 "n" × "k" 的控制係數矩陣，"Q" ("n" × "n") 是對應半正定狀態损失函数矩陣，"R" ("k" × "k") 是對應正定的控制損失函數矩陣。
线性变参数控制
狀態變數描述动力系统的數學狀態，在針對大而複雜的非線性系統建模時，若因為簡化系統及實務考量而選了一些變數來描述系統狀態，模式中可能不會包括一些系統的動態。狀態空間表示方程中可能會包括一些變數（稱為外源性變數），這些變數的動態可能還不清楚，或是太複雜無法建模，但是確定這些會以一些已知的方程影響狀態變數的變化，而且可以用传感器實時量測到這些訊號。 若實際系統使用了一些傳感器來實際量測訊號，這些訊號是模型狀態及時間的非線性函數，另外也有些外源性變數的準確估測值。因此這個系統會是一個時變的非線性系統，不知道未來時間的變化，但可以用感測器實時量測。 在此例中，若 formula_7 是外源性變數向量，且formula_8為建模的狀態，則狀態方程可以寫成下式：
最优控制
最优控制理论是变分法的推广，着重于研究使控制系统的指标达到最优化的条件和方法。这门学科的开创性工作主要是由1950年代前苏联的庞特里亚金和美国的贝尔曼所完成，這些是以所發展的变分法為其基礎。最优控制可以視為是控制理論中的一種控制策略。 最佳控制是要找到一系統的控制律，以滿足特定的。控制問題會包括費用泛函（cost functional），是狀態以及控制變數的函数。 最佳控制要將費用泛函最小化，會表示成一組描述控制變數路徑的微分方程。最佳控制可以用庞特里亚金最大化原理推導（這是必要条件），或是求解哈密顿-雅可比-贝尔曼方程（充份條件）。
控制表
在自動機編程及程序中，若相異程式狀態的個數不多，可以有效的用控制變數來建立整個程式控制流程的模型。
起停式控制
最佳控制問題中，控制變數的哈密頓量為線性的，则其起停式控制會是起停式控制，根據庞特里亚金极大值原理可得，以哈密頓量中控制輸出u係數的正負號，來決定控制量要維持在上限或是下限。
H-infinity控制
H"（H"-infinity）控制法是控制理論中用來設計控制器，可以達到穩定性，並且可以保證性能的設計方式。要使用"H"方法，控制器的設計者需將控制問題表示為數學最佳化問題，並且找到使最佳化成立的控制器。
PID控制器
許多情形下，PID控制器處理的變數是無因次的量，是某個最大值的比例，介於0到100%之間，而轉換為實際物理量（如泵浦速率或是水加熱的功率）是在PID控制器外，而這些控制變數是有因次的物理量（例如溫度）。此時formula_1增益多半不會表示為「每變化一度的輸出」，而會以溫度的形式formula_51表示，代表「100%輸出下的溫度（變化）」，代表輸出由0變到1（0%變為100%）下的溫度變化。
变结构控制
变结构控制的主要控制模式是滑動模式控制（SMC），其優點有： 其缺點有：
操縱子
控制操縱子基因是屬於的一種，能使生物調控不同基因對環境條件的表現。操縱子調節可以是負向或正向的。負向調節涉及與阻遏基因與操縱基因的結合，以阻止轉錄。
控制李亞普諾夫函數
控制李亞普諾夫函數（control-Lyapunov function）是在控制理论中，針對動態系統及控制輸入的李亞普諾夫函數。
監督控制理論
監督控制理論（supervisory control theory）簡稱為SCT，是一個自動合成監督器（supervisor）的方法，監督器可以限制系統行為，儘可能的滿足給定規格。會假設系統會自發性的產生事件，事件可以分為兩類：可控及不可控。監督器觀察系統產生的事件序列，會避免系統產生的事件是在不可控的子集內。不過監督器不會強迫系統產生事件。
向量控制
向量控制（）也稱為磁場導向控制（，簡稱FOC），是一種利用變頻器（VFD）控制三相交流馬達的技術，利用調整變頻器的輸出頻率、輸出電壓的大小及角度，來控制馬達的輸出。其特性是可以個別控制馬達的的磁場及轉矩，類似他激式直流馬達的特性。由於處理時會將三相輸出電流及電壓以向量來表示，因此稱為向量控制。
模型預測控制
非線性模型預測控制的數值解一般是用直接式的最佳控制方式，利用牛頓式的最佳化架構，多半是利用以下方式的變體：打靶法、或是。非線性模型預測控制演算法一般會用連續最佳控制的解會彼此相似的特性，因為可以用牛頓式的方式有效的求解，作法是用以下計算過的最佳解經適當調整，作為猜測值，因此可以節省許多的運算時間。這類問題的相似性更進一步的被路径跟踪算法（或是實時迭代法）所使用，路径跟踪算法中，不會針對某一個最佳化問題計算到收斂，而是在開始新的一步之前，針對最新的非線性模型預測問題進行幾次的迭代。
PID控制器
比如说，假如利用水箱在为植物提供水，水箱的水需要保持在一定的高度。可以用传感器来检查水箱里水的高度，这样就得到了测量结果。控制器会有一个固定的用户输入值来表示水箱需要的水面高度，假设这个值是保持65％的水量。控制器的输出设备会连在由马达控制的水阀门上。打开阀门就会给水箱注水，关上阀门就会让水箱里的水量下降。这个阀门的控制信号就是控制变量。
控制理论
車輛的巡航定速系統是讓車輛維持在由駕駛者設定的固定參考速度。此時控制器為巡航定速系統，車輛為受控體（plant），而系統是由控制器和車輛所組成，而控制變數是引擎節流閥的位置．會決定引擎可以產生的功率。
控制變數
在驗證波以耳氣體定律（"P" * "V" = "T"）的實驗部份中，其中壓力，溫度和體積都是變量，需要至少一個保持不變，量測對這些變量的最終變化。這是為了在剩餘的變量中看到可比較的實驗結果。 如果體積作為控制變數，並在整個實驗過程中不允許改變，則“壓力和溫度”應變量之間的關係可由改變其中之一的值而快速建立。例如，如果壓力升高，則溫度必須相對應增加。
线性变参数控制
參數相依系統是線性系統，其狀態空間描述是時變參數的已知函數。這些參數隨著時間的變化無法事先預測，但假設是在實時系統中可量測的數據。控制器受限成為一線性系統，其狀態空間的進入點和參數的歷史之間有因果关系。有三種不同的設計:线性变参数控制的方法。
自适应控制
实际系统中一般采用直接自适应控制方法。直接自适应控制直接对控制器的参数进行在线调整，其目的是使得系统的跟踪误差趋于零。通过简单的Lyapunov稳定性推导，可以得到直接自适应控制的控制律。而通过充分利用实际系统的时延，可以运用上一采样时刻的参数值更新控制律，从而大大减小了直接自适应控制的在线计算量。
最优控制
在1980年代之後，有另外一種數值求解最佳控制的方式，稱為直接法(direct methods)。在直接法中，會用適當的函數來近似狀態或是控制（也有可能兩者都有），近似用的函收可能是多項式近似或是片段常數的參數化近似。同時也會用費用函數來近似費用泛函。函數近似的係數視為是最佳化的變數，最佳控制問題則變成以下的非線性最佳化問題：
控制體積
控制體積是流體力學及熱力學中，為一物理現象建立數學模型時會用到的一個名詞。在慣性參考系中，控制體積可能是一固定的區域，或者是隨著流體運動。控制體積的表面也稱為控制表面。
隨機控制
隨機控制中最常被探討的控制器是線性平方高斯控制（LQG控制），其模型為線性的，目標函數的期望值為二次性，而擾動是純疊加性的。若是離散時間集中式系統，其不確定性是純疊加性，有一個基本的特性為「確定性等效性質」（certainty equivalence property）：其最佳控制的解和沒有疊加性擾動下的解一樣。所有線性系統方程、二次目標函數、雜訊為純疊加性的集中式系統中，確定性等效性質都會成立，二次目標函數的假設是讓（配合確定性等效性質）的最佳控制律是控制器觀測值的線性函數。
漢克爾奇異值
漢克爾奇異值（Hankel singular values）是控制理论的名詞，得名自赫尔曼·汉克尔，是量測系系統中各狀態能量的方式，是平衡態模型縮減（balanced model reduction）的基礎，此方法中會保留高能量的狀態，捨棄低能量的狀態。縮減後的模型會保留原來模型的重要特徵。
智能控制
智能控制是一种控制技术，针对控制对象及其环境、控制目标和任务的不确定性和复杂性而提出。智能控制可以自动测量被控对象的被控制量，并求出与期望值的偏差，同时采集输入环境的信息，进而根据所采集的输入信息和已有知识进行推理，得到对被控对象的输出控制，同时使偏差尽可能减小或消除。一般使用如下人工智能控制方法如類神經網路，模糊逻辑，机器学习，进化计算和遗传算法。
張量積模型變換
張量積模型變換除了是函數的轉換外，也是qLPV（準線性變參數控制）為基礎控制中的新概念，是識別以及多胞形（polytopic）系統理論之間的串接的重要工具。張量積模型變換在凸包多胞形式的處理上非常的有效，已有結果證明在現在以LMI（線性矩陣不等式）為基礎的控制理論中，凸包多胞形式的處理是達到最佳解以及降低保守性（conservativeness）的必要及關鍵步驟。因此，張量積模型變換在數學概念上是轉換，但在控制理論上確立了概念上的新方向，也奠定了有關最佳化的新研究方向。進一步有關張量積模型變換的理論層面說明可以參考。
控制理论
可控制性是指是可以用適當的控制信號作為輸入，使特定狀態變數的數值變成０，可控性与利用輸入信号控制狀態向量的能力有關，若一個狀態變數是不可控制的，表示沒有輸入可以調整這一個狀態，若一系統中所有不可控制的狀態向量，其動態特性都是穩定的，則此系統稱為可穩定的（stabilizable）。可觀測性是指可以用輸出的量測及計算得到狀態變數的值，若一個狀態變數是不可觀測的，表示無法確認此一狀態是否穩定，也就無法用此狀態來穩定整個系統。若一系統中所有不可控制的觀測變數都是穩定的，則此系統稱為可检测的（detectable）。
控制系統
線性控制系統利用负反馈產生控制信號，控制過程變數在理想的設定值附近，有幾個不同的線性控制系統，其控制能力也有不同。