モデル予測制御（MPC）は、制御工学における重要な手法であり、特に非線形システムの制御において広く応用されています。非線形システムのMPCを実装する際には、連続時間モデルを離散時間モデルに変換する離散化プロセスが不可欠です。この離散化の方法選択は、制御性能、計算効率、そして最終的なシステムの安定性に直接的な影響を与えます。 非線形システムに対するMPCの離散化手法には、複数のアプローチが存在します。オイラー法などの基本的な数値積分法から始まり、より高度なルンゲ・クッタ法やその他の高精度数値解析手法まで、様々な選択肢があります。各手法はそれぞれ異なる精度レベル、計算コスト、および実装の複雑性を持っています。簡潔な手法は計算が軽いものの精度が低く、高精度な手法は計算負荷が大きくなる傾向にあります。 本レビューは、これらの様々な離散化手法を系統的に比較分析することを目的としています。異なるサンプリング周期の下での精度、リアルタイム制御への適用可能性、実装上の利便性などが詳細に検討されます。特に産業応用において重要な、計算効率と制御精度のバランスを取ることの重要性が強調されます。このような比較分析を通じて、特定のアプリケーションに最適な離散化手法を選択するための実践的なガイダンスが提供されるため、エンジニアや研究者にとって有用なリソースとなります。