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胡安·曼努埃尔·德罗萨斯 卡塞罗斯战役之后
经上诉分庭和高等法院确认，法官西斯托·维勒加斯（Sixto Villegas）的判决如下：
胡安·曼努埃尔·德罗萨斯 卡塞罗斯战役之后
Por tantos y tan horrendos crímenes comprobados contra el hombre, contra la patria, contra la Naturaleza, contra Dios(...)En cumplimiento de las leyes, en nombre de las generaciones que pasan y piden justicia y en nombre de las generaciones que vienen y esperan ejemplo(...) Condeno, como debo, a Juan Manuel de Rosas a la pena ordinaria de muerte con calidad aleve; a la restitución de los haberes robados a los particulares y al fisco y a ser ejecutado día y hora que se señale, en San Benito de Palermo, último foco de sus crímenes(...) ——Sixto Villegas
罗萨斯于1877年3月14日在他位于英格兰南安普敦的庄园中去世，而陪伴着他的就是他的女儿曼努埃尔塔 (Manuelita) 。
当他去世的消息传到布宜诺斯艾利斯时，政府禁止为他举行任何葬礼或弥撒，并为他暴政的受害者组织了一次不寻常的回应。
罗萨斯的豪宅巴勒莫的圣贝尼托，因为他的流放而被遗弃，并在接下来的十年中成为废墟。后来被政府用于各种用途，如：国立军事学院、海军学校等。总统多明戈·福斯蒂诺·萨米恩托推动将住宅场地改造成公共空间，而二月三日市则以卡塞罗斯战役的名字命名。这座建筑一直屹立到1899年2月3日，并由时任市长Adolfo Bullrich在几乎没有社会反对的情况下改名。
胡安·曼努埃尔·德罗萨斯 现今
胡安·曼努埃尔·德罗萨斯的遗体被流放了一个多世纪。直到1989年10月1日卡洛斯·梅内姆任期中根据前任伊莎贝尔·庇隆于1974年颁布的法律而回归。目前安葬在布宜诺斯艾利斯市的雷科莱塔公墓中的家族墓（panteón familiar）。
1999年，在解放者大道和萨米恩托将军大道的军需官西伯广场（Intendente Seeber）中的二月三日市建立了第一座纪念他的纪念碑。（位于布宜诺斯艾利斯巴勒莫区）
布宜诺斯艾利斯地铁B线的一个地铁站以他的名字命名，但首都并没有一条路如此命名。
然而，在阿根廷的其他地区，有以他命名的城市设施：如拉马坦萨德3号国道被称为“胡安·曼努埃尔·德罗萨斯准将大道”（Avenida Brigadier General Juan Manuel de Rosas）。在圣马丁将军市的何塞·莱昂·苏亚雷斯（Jose León Suárez）4号公路以罗萨斯命名。在圣卡洛斯-德巴里洛切的海滨大道就叫罗萨斯，罗萨里奥市的一条中央街道也是如此。
胡安·曼努埃尔·德罗萨斯 现今
在1991年，阿根廷邮政发行了附有他的肖像的邮票，价值4000奥斯特拉尔。
自1992年以来，20比索的纸币上就印有他的身影。在2017年10月，毛里西奧·馬克里政府下令20比索替换为原驼的肖像。
在布宜诺斯艾利斯省圣米格尔-德尔蒙特市（San Miguel del Monte），罗萨斯牧场被保留了下来。现在属于Los Cerrillos牧场，Guardia de Monte博物馆在那里。
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波（英語：）是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含雜訊的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波會根據各測量量在不同時間下的值，考慮各時間下的联合分布，再產生對未知變數的估計，因此會比只以單一測量量為基礎的估計方式要準。卡尔曼濾波得名自主要貢獻者之一的鲁道夫·卡尔曼。
卡尔曼滤波在技術領域有許多的應用。常見的有飛機及太空船的導引、導航及控制。卡尔曼滤波也廣為使用在時間序列的分析中，例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也是機器人運動規劃及控制的重要主題之一，有時也包括在軌跡最佳化。卡尔曼滤波也用在中軸神經系統運動控制的建模中。因為從給與運動命令到收到感覺神經的回授之間有時間差，使用卡尔曼滤波有助於建立符合實際的系統，估計運動系統的目前狀態，並且更新命令。
卡尔曼滤波
卡尔曼滤波的演算法是二步驟的程序。在估計步驟中，卡尔曼滤波會產生有關目前狀態的估計，其中也包括不確定性。只要觀察到下一個量測（其中一定含有某種程度的誤差，包括隨機雜訊）。會通過加權平均來更新估計值，而確定性越高的量測加權比重也越高。演算法是迭代的，可以在實時控制系統中執行，只需要目前的輸入量測、以往的計算值以及其不確定性矩陣，不需要其他以往的資訊。
使用卡尔曼滤波不用假設誤差是正态分布，不過若所有的誤差都是正态分布，卡尔曼滤波可以得到正確的條件機率估計。
也發展了一些擴展或是廣義的卡尔曼滤波，例如運作在非線性系统的擴展卡爾曼濾波及无迹卡尔曼滤波（英語：）。底層的模型類似隐马尔可夫模型，不過潛在變量的狀態空間是連續的，而且所有潛在變量及可觀測變數都是正态分布。
卡尔曼滤波 应用实例
卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的，包含噪声的，通过对物体位置的观察序列（可能有偏差）预测出物体的位置的坐标及速度。在很多工程应用（如雷达、机器视觉）中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论以及控制系统工程中的一个重要课题。
例如，对于雷达来说，人们感兴趣的是其能够跟踪目标。但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波利用目标的动态信息，设法去掉噪声的影响，得到一个关于目标位置的好的估计。这个估计可以是对当前目标位置的估计（滤波），也可以是对于将来位置的估计（预测），也可以是对过去位置的估计（插值或平滑）。
卡尔曼滤波 命名
这种滤波方法以它的发明者鲁道夫·卡尔曼（Rudolph Kalman）命名，但是根據文獻可知实际上Peter Swerling在更早之前就提出了一种类似的算法。
斯坦利·施密特（Stanley Schmidt）首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA艾姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑便使用了这种滤波器。关于这种滤波器的论文由Swerling（1958）、Kalman (1960)与Kalman and Bucy（1961）发表。
目前，卡尔曼滤波已经有很多不同的实现。卡尔曼最初提出的形式现在一般称为简单卡尔曼滤波器。除此以外，还有施密特扩展滤波器、信息滤波器以及很多Bierman, Thornton开发的平方根滤波器的变种。也许最常见的卡尔曼滤波器是锁相环，它在收音机、计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在。
以下的讨论需要线性代数以及概率论的一般知识。
卡尔曼滤波 演算概念
卡爾曼濾波器使用系統的動態模型（例如，運動的物理定律），該系統的已知控制輸入以及多個順序的測量值（例如來自傳感器的測量值）來形成對系統變化量（其狀態）更好的估計，其精度比僅使用一種測量獲得的估算值高。它是一種常見的感測器融合和數據融合算法。
感測器數據的雜訊，描述系統演化的方程式的近似值以及未考慮所有因素的外部因素都限制了確定系統狀態的能力。卡爾曼濾波器有效地處理了由於感測器數據雜訊引起的不確定性，並在一定程度上處理了隨機外部因素。卡爾曼濾波器使用加權平均值生成系統狀態的估計值，作為系統預測狀態和新測量值的平均值。權重的目的是估計值具有更好（即較小）的不確定性的值會被更多“信任”。權重是根據共變異數來計算的，共變異數是對系統狀態預測的估計不確定性的度量。加權平均值的結果是介於預測狀態和測量狀態之間的新狀態估計，並且比任何一個狀態都有更好的估計不確定性。在每個時間步重複此過程，新的估計值及其共變異數將通知後續迭代中使用的預測。這意味著卡爾曼濾波器可以遞迴地工作，並且只需要系統狀態的最後“最佳猜測”，而不是整個歷史，就可以計算新狀態。
卡尔曼滤波 演算概念
測量和當前狀態估計的相對確定性是重要的考慮因素，通常根據卡爾曼濾波器的增益來討論濾波器的反應。卡爾曼增益是賦予測量值和當前狀態估計值的相對權重，可以進行“調整”以獲得特定的性能。增益高時，濾波器將更多的精力放在最新的測量上，因此反應速度更快。增益較低時，濾波器會更緊密地遵循模型預測。在極端情況下，接近1的高增益將導致估計的軌跡更加跳躍，而接近零的低增益將消除雜訊，但會降低反應速度。
在執行濾波器的實際計算時（如下所述），狀態估計值和共變異數被編碼到矩陣中，以處理單個計算集中涉及的多個維度。這允許在任何過渡模型或共變異數中表示不同狀態變量（例如位置，速度和加速度）之間的線性關係。
卡尔曼滤波 基本动态系统模型
卡尔曼滤波建立在线性代数和隐马尔可夫模型（hidden Markov model）上。其基本动态系统可以用一个马尔可夫链表示，该马尔可夫链建立在一个被高斯噪声（即正态分布的噪声）干扰的线性算子上的。系统的状态可以用一个元素为实数的向量表示。随着离散时间的每一个增加，这个线性算子就会作用在当前状态上，产生一个新的状态，并也会带入一些噪声，同时系统的一些已知的控制器的控制信息也会被加入。同时，另一个受噪声干扰的线性算子产生出这些隐含状态的可见输出。
为了从一系列有噪声的观察数据中用卡尔曼滤波器估计出被观察过程的内部状态，必须把这个过程在卡尔曼滤波的框架下建立模型。也就是说对于每一步k，定义矩阵Fk, Hk, Qk, Rk，有时也需要定义Bk，如下。
卡尔曼滤波 基本动态系统模型
卡尔曼滤波模型假设k时刻的真实状态是从（k − 1）时刻的状态演化而来，符合下式：
其中
时刻k，对真实状态xk的一个测量zk满足下式：
其中Hk是观测模型，它把真实状态空间映射成观测空间，vk是观测噪声，其均值为零，协方差矩阵为Rk,且服从正态分布。
初始状态以及每一时刻的噪声{x0, w1, ..., wk,  v1 ... vk}都认为是互相独立的。
实际上，很多真实世界的动态系统都并不确切的符合这个模型；但是由于卡尔曼滤波器被设计在有噪声的情况下工作，一个近似的符合已经可以使这个滤波器非常有用了。更多其它更复杂的卡尔曼滤波器的变种，在下邊討論中有描述。
卡尔曼滤波 卡尔曼滤波器
卡尔曼滤波是一种递归的估计，即只要获知上一时刻状态的估计值以及当前状态的观测值就可以计算出当前状态的估计值，因此不需要记录观测或者估计的历史信息。卡尔曼滤波器与大多数滤波器不同之處，在於它是一种纯粹的时域滤波器，它不需要像低通滤波器等频域滤波器那样，需要在频域设计再转换到时域实现。
卡尔曼滤波器的状态由以下两个变量表示：
卡尔曼滤波器的操作包括两个阶段：预测与更新。在预测阶段，滤波器使用上一状态的估计，做出对当前状态的估计。在更新阶段，滤波器利用对当前状态的观测值优化在预测阶段获得的预测值，以获得一个更精确的新估计值。
（预测状态）
（预测估计协方差矩阵）
首先要算出以下三个量：
（測量残差）
（測量残差协方差）
（最优卡尔曼增益）
然后用它们来更新滤波器变量x与P：
（更新的状态估计）
（更新的协方差估计）
使用上述公式计算仅在最优卡尔曼增益的时候有效。使用其他增益的话，公式要复杂一些，请参见推导。
如果模型准确，而且与的值准确的反映了最初状态的分布，那么以下不变量就保持不变：所有估计的误差均值为零
且协方差矩阵准确的反映了估计的协方差：
请注意，其中表示的期望值, 。
卡尔曼滤波 实例
考虑在无摩擦的、无限长的直轨道上的一辆车。该车最初停在位置0处，但时不时受到随机的冲击。每隔Δt秒即测量车的位置，但是这个测量是非精确的；想建立一个关于其位置以及速度的模型。来看如何推导出这个模型以及如何从这个模型得到卡尔曼滤波器。
因为车上无动力，所以可以忽略掉Bk和uk。由于F、H、R和Q是常数，所以时间下标可以去掉。
车的位置以及速度（或者更加一般的，一个粒子的运动状态）可以被线性状态空间描述如下：
其中是速度，也就是位置对于时间的导数。
假设在（k − 1）时刻与k时刻之间，车受到ak的加速度，其符合均值为0，标准差为σa的正态分布。根据牛顿运动定律，可以推出
其中
且
可以发现
（因为σa是一个标量）。
在每一时刻，对其位置进行测量，测量受到噪声干扰。假设噪声服从正态分布，均值为0，标准差为σz。
其中
且
如果知道足够精确的车最初的位置，那么可以初始化
并且，若讓滤波器知道确切的初始位置，可给出一个协方差矩阵：
如果不确切的知道最初的位置与速度，那么协方差矩阵可以初始化为一个对角线元素是B的矩阵，B取一个合适的比较大的数。
此时，与使用模型中已有信息相比，滤波器更倾向于使用初次测量值的信息。
卡尔曼滤波 推导
按照上边的定义，从误差协方差开始推导如下：
代入
再代入
与
整理误差向量，得
因为测量误差vk与其他项是非相关的，因此有
利用协方差矩阵的性质，此式可以写作
使用不变量Pk|k-1以及Rk的定义这一项可以写作
：
这一公式对于任何卡尔曼增益Kk都成立。如果Kk是最優卡尔曼增益，則可以进一步简化，請見下文。
卡尔曼滤波器是最小均方误差估计器，后验状态误差估计（英文：a posteriori state estimate）是
最小化这个矢量幅度平方的期望值，，这等同于最小化后验估计协方差矩阵Pk|k的迹（trace）。将上面方程中的项展开、抵消，得到：
当矩阵导数是0的时候得到Pk|k的迹（trace）的最小值：
卡尔曼滤波 推导
此處須用到一個常用的式子，如下：
从这个方程解出卡尔曼增益Kk：
这个增益称为最優卡尔曼增益，在使用时得到最小均方误差。
在卡尔曼增益等于上面导出的最优值时，计算后验协方差的公式可以进行简化。在卡尔曼增益公式两侧的右边都乘以SkKkT得到
根据上面后验误差协方差展开公式，
最后两项可以抵消，得到
.
这个公式的计算比较简单，所以实际中总是使用这个公式，但是需注意這公式仅在使用最优卡尔曼增益的时候它才成立。如果算术精度总是很低而导致數值穩定性出现问题，或者特意使用非最优卡尔曼增益，那么就不能使用这个简化；必须使用上面导出的后验误差协方差公式。
卡尔曼滤波 与递归贝叶斯估计之间的关系
假设真正的状态是无法观察的马尔可夫过程，测量结果是從隐性马尔可夫模型观察到的状态。
根据马尔可夫假设，真正的状态仅受最近一个状态影响而与其它以前状态无关。
与此类似，在时刻k测量只与当前状态有关而与其它状态无关。
根据这些假设，隐性马尔可夫模型所有状态的概率分布可以简化为：
然而，當卡爾曼濾波器用來估計狀態x時，感興趣的機率分布，是基於目前為止所有個測量值來得到的當前狀態之機率分布
卡尔曼滤波 信息濾波器
在信息濾波器或逆共變異數濾波器中，估計的共變異數和估計狀態分別由信息矩陣和信息向量代替。 這些定義為：
同樣，預測的共變異數和狀態具有等效的信息形式，定義為：
以及測量共變異數和測量向量，它們定義為：
信息更新現在變得微不足道了。
信息過濾器的主要優點是，只需將其測量信息矩陣和向量相加即可在每個時間步長過濾N個測量值。
為了預測信息過濾器，可以將信息矩陣和向量轉換回它們的狀態空間等效項，或者可以使用信息空間預測。
如果F和Q是非時變的，則可以將這些值緩存起來，並且F和Q必須是可逆的。
卡尔曼滤波 頻率加權卡爾曼濾波器
在1930年代，Fletcher和Munson進行了有關不同頻率的聲音感知的開創性研究。他們的工作導致了在工業雜訊和聽力損失調查中加權測得的聲音水平的標準方法。此後，已在濾波器和控制器設計中使用了頻率
加權，以管理目標頻段內的性能。
通常，頻率整形函數用於加權指定頻段中誤差頻譜密度的平均功率。 令  表示由 傳統的卡爾曼濾波器。 同樣，讓  表示因果頻率加權傳遞函數。 最小化  是通過簡單地構建  而產生的。
的設計仍然是一個懸而未決的問題。 一種進行方式是識別產生估計誤差的系統，並將  設置為等於該系統的倒數。 可以重複執行此過程，以提高均方誤差為代價，增加濾波器階數。可以將相同的技術應用於平滑器。
卡尔曼滤波 非线性滤波器
基本卡爾曼滤波器（The basic Kalman filter）是限制在線性的假設之下。然而，大部份非平凡的（non-trivial）的系統都是非線性系統。其中的「非線性性質」（non-linearity）可能是伴隨存在過程模型（process model）中或觀測模型（observation model）中，或者兩者兼有之。
在擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter，簡稱EKF）中状态转换和观测模型不需要是状态的线性函数，可替换为（可微的）函数。
函数f可以用来从过去的估计值中计算预测的状态，相似的，函数h可以用来以预测的状态计算预测的测量值。然而f和h不能直接的应用在协方差中，取而代之的是计算偏导矩阵（Jacobian）。
卡尔曼滤波 非线性滤波器
在每一步中使用当前的估计状态计算Jacobian矩阵，这幾個矩阵可以用在卡尔曼滤波器的方程中。这个过程，实质上将非线性的函数在当前估计值处线性化了。
这样一來，卡尔曼滤波器的等式为：
预测
使用Jacobians矩阵更新模型
更新
預測
如同擴展卡爾曼濾波器（EKF）一樣, UKF的預測過程可以獨立於UKF的更新過程之外，與一個線性的（或者確實是擴展卡爾曼濾波器的）更新過程合併來使用；或者，UKF的預測過程與更新過程在上述中地位互換亦可。
卡尔曼滤波 卡爾曼-布西濾波器
卡爾曼-布西濾波器（Kalman-Bucy filter，以Richard Snowden Bucy命名）是Kalman濾波器的連續時間版本。
它基於狀態空間模型
其中  和  分別代表兩個白噪聲項  和  的強度（或更準確地說：功率譜密度-PSD-矩陣）。
該濾波器由兩個微分方程組成，一個用於狀態估計，一個用於共變異數：
卡爾曼增益由
注意，在此表達式中，對於  ，觀察雜訊  的共變異數同時表示預測誤差（或創新） 的共變異數； 這些共變異數僅在連續時間的情況下才相等。
離散時間卡爾曼濾波的預測步驟和更新步驟之間的區別在連續時間內不存在。
用於共變異數的第二個微分方程是Riccati方程的一個示例。
卡尔曼滤波 混合型卡爾曼濾波器
大多數物理系統表示為連續時間模型，而離散時間測量則經常通過數字處理器進行狀態估計。 因此，系統模型和測量模型由下式給出：
當
.
預測方程式是從連續時間卡爾曼濾波器的方程式推導而得，而無需進行測量更新，例如:  。預測狀態和共變異數分別通過求解一組初始值等於上一步估計值的微分方程組來計算。
在線性非時變系統的情況下，可以使用矩陣指數將連續時間動態精確地離散化為離散時間系統。
更新方程與離散時間卡爾曼濾波器的更新方程相同。
卡尔曼滤波 参考文献
[JU97] Julier, Simon J. and Jeffery K. Uhlmann. A New Extension of the Kalman Filter to nonlinear Systems. In The Proceedings of AeroSense: The 11th International Symposium on Aerospace/Defense Sensing,Simulation and Controls, Multi Sensor Fusion, Tracking and Resource Management II, SPIE, 1997.
佛誕
佛誕，通常是慶祝佛教創始人釋迦牟尼佛誕生的日子，又稱「浴佛節」、「灌佛會」、「龍華會」、「華嚴會」等。
紀念的日期，漢傳佛教一般訂為農曆四月初八。日本的佛教原傳承自中國的漢傳佛教，但明治維新後已改為公曆四月八日。
在藏傳佛教裡，佛誕日為藏曆四月初七，同月十五日為佛陀成道與涅槃日。
在南傳佛教，佛陀誕生、出家、成道、涅槃是同一日，稱卫塞节，日期為印度曆法吠舍佉月後半第十五日，是泰國陰曆的六月十五日（約在西曆五月），對應華人農曆的四月十五日。例如2014年，馬來西亞和新加坡的衛塞節皆定於在5月13日（農曆四月十五）。
佛誕 緣起
釋迦牟尼佛誕生在南尼泊尔的藍毗尼，為淨飯王之太子，傳說天有九條龍吐出清水為太子洗浴。因為這個典故，便有了慶祝的重要內容：一說要以香水沐浴佛身，所以佛誕節又名「浴佛節」。後代信徒們尊為釋迦牟尼佛。信徒自古以來，在當天佛教寺院都會舉行一連串盛大的浴佛儀式、慶祝活動，祈求佛陀福澤社會，消弭災難，以及禮請法師開壇說法，讲经说法。佛教徒也都會在這一天回顧和學習佛陀慈悲的教導。
浴佛節的由來是源自於2600多年前迦毗羅衞國的王后摩耶夫人，在藍毗尼花園的無憂樹下誕下了悉達多太子，也就是後來出家成道的佛陀。太子誕生後，一手指天，一手指地，說道：「天上天下，唯我獨尊。」意思是說，祂已經過三大阿僧祇劫的修行圓滿，即將在人間成佛，所以不論在人間或天上，再也沒有勝過祂的人了。隨即有兩股水從天瀉下，沐浴在王子的身上。後來，佛教徒每年為慶祝佛陀誕辰就沿用此例舉行浴佛儀式，藉此感恩佛陀，讓自己能夠幸運的接觸佛法、修行佛法。
佛誕 日期
慶祝佛誕節的地區包括中國、蒙古、韓國、日本、越南、菲律賓等地。歷史上，由於各地曆法的轉換，依據不同佛經以及流傳到不同地域形成的傳統，可能在公曆日期上差距甚大。
大部份北傳佛教地區，多少受到中國影響。於中國而言，按尼泊尔、印度曆法佛誕日為二月初八，對應至華人農曆為四月初八。日本與朝鮮半島的佛誕節可說源於中國佛教，基本上沿用了四月初八的說法。根據《長阿含經》，佛陀誕生、出家、成道、滅度皆為同一日。若據《薩婆多律論》，則佛陀誕生和成道是同日，佛滅和轉法輪是同日。
南宋時代編纂的《叢林校定清規總要》以「二月十五日佛涅槃。四月八日佛生辰。十二月八日（臘八節）佛成道」，是取自不同的曆法和說法，造成日期變得不同。
南傳佛教的佛誕與滅日（衛塞節）是華人農曆四月十五日。《根本說一切有部尼陀那目得迦》以佛誕日為薜舍佉月（梵語：Vaiśākha）的月圓日，亦和衛塞節是同日。
佛誕 節慶
在中國古時，佛誕是大節日，慶祝者包括儒生。宋代詩人尹煥曾批評儒生只知道佛誕，根本沒人知道孔子誕辰日：「今四月八日，浮屠氏盛為香花供。問之，則曰佛生日也。吾徒衣逢掖之衣者，深衣大帶者，問以孔聖生之日，則愕眙左右顧，莫知所以為對，非闕歟？」
信眾會到佛寺，參與浴佛、獻花、獻果、供僧、供舍利、演戲等等節目。有些地方傳統會將佛像請到街上巡幸，置於大象上，或以花車乘載。寺院會開放讓信徒進入炷香、禮拜佛像、供養僧眾。
今日的華人地區，常會引入民俗節慶的習慣，如舞龍舞獅、大神尪、八家將等各種陣頭，張燈掛彩，甚至燃放炮竹。
現時中國大陸，每年农历四月初八，大多數漢傳佛教寺院均會舉行浴佛法會（龍華會）。
在臺灣，佛教寺院及佛教徒會依慣例於農曆四月初八前後舉行紀念及浴佛典禮。經佛教人士與民眾之發起連署設「國定佛誕節」，1999年，中華民國內政部在“國定紀念日”中正式納入佛陀誕辰紀念日，日期為農曆四月八日，由有關機關、團體舉行紀念活動。一些團體（例如佛光山、慈濟基金會）會在“母親節”（五月第二個星期日）合併慶祝。
佛誕 節慶
在香港，1999年，覺光法師為香港成功爭取佛誕日列為公眾假期，2000年起更納入首個法定假日，提高佛教文化和中國傳統節日的影響。2007年起，“金色蓮花表演坊”每年在香港舉辦千張佛誕卡大展。2013年5月起，更規划香港首屆「佛誕文化節」活動持續一整個月，讓社會大眾參與。
澳門各佛教廟宇均會舉行「龍華會」儀式，用「五香水」浴佛。佛誕為澳門公眾假期之一。
佛誕日在日本稱為灌佛會（，）。亦名降誕會、佛生會、浴佛會、龍華會、花會式、花祭。人們會到寺院用甜茶澆灌用鮮花裝飾的悉達多太子佛像。在日本，佛誕日並非公眾假期，明治維新後佛誕日從農曆改成公曆的4月8日。只有琉球在併入日本後，琉球人仍保持於在農曆四月初八紀念佛陀誕生，並沒有跟隨日本改為公曆4月8日。
佛誕 節慶
在韓國，佛誕日是根據農曆慶祝的，在四月初八，並且是公眾假期。這一天被稱為「釋迦誕辰日」（석가탄신일，Seokga tansinil），意思是“釋迦佛生日”。或者稱為「佛降生日」（부처님오신날，Bucheonim osin nal），會舉行燃燈會。在佛誕的農曆月份，蓮花燈籠會掛在佛寺和街道上。 佛誕日在韓國是受歡迎的節日，也經常被非佛教徒，例如基督徒紀念。
在越南，佛誕日被稱為Lễ Phật đản（禮佛誕），越南的漢傳佛教寺院在佛誕日均會舉行「龍華會」儀式和慶祝活動。1975年以前，佛誕為越南共和國公眾假期之一，430事件後，佛誕不再是越南的公眾假期。
在四川省甘孜藏族自治州康定地區的人们汇聚到跑马山麓、折多河畔，举行拜佛节，祈祷釋迦佛保佑人们五谷丰登。
佛誕 浴佛偈語
漢地在浴佛前或浴佛時，多念〈浴佛偈〉。佛「眾生皆具佛性」、「眾生當得成佛」，因此浴佛乃是藉由外在的灌浴佛像來滌洗我們的內在心性，念〈浴佛偈〉同具提醒之意。今時所見浴佛偈語有如下等版本，其意無差：
卡塞罗斯战役
卡塞罗斯战役(Battle of Caseros)或(Monte Caseros) 战役发生在1852年2月3日，阿根廷恩特雷里奧斯省省長胡斯托·何塞·德·乌尔基萨與地方首領結成聯盟，在卡塞罗斯击败布宜诺斯艾利斯省的胡安·曼努埃尔·德·罗萨斯，罗萨斯被推翻，流亡英国。5月1日，胡斯托·何塞·德乌尔基萨召开制宪会议，成立了新的联邦共和国，胡斯托·何塞·德乌尔基萨任第一任总统。
阿根廷大布宜諾斯艾利斯的行政區二月三日站。即以1852年2月3日的卡塞羅斯戰役而得名。
控制理论
控制理論是工程學與數學的跨領域分支，主要處理在有輸入信號的動力系統的行為。系統的外部輸入稱為「參考值」，系統中的一個或多個變數需隨著參考值變化，控制器處理系統的輸入，使系統輸出得到預期的效果。
控制理論一般的目的是藉由控制器的動作讓系統穩定，也就是系統維持在設定值，而且不會在設定值附近晃動。设定值一般维持不变的控制称为调节，设定值快速变化，要求跟踪速度加速度等的控制称为伺服。
連續系統一般會用微分方程來表示。若微分方程是線性常係數，可以將微分方程取拉普拉斯轉換，將其輸入和輸出之間的關係用傳遞函數表示。若微分方程為非線性，已找到其解，可以將非線性方程在此解附近進行線性化。若所得的線性化微分方程是常係數的，也可以用拉普拉斯轉換得到傳遞函數。对于不能线性化的非线性（如继电器）可以使用相平面法求解系统响应，也可使用描述函数法近似求解极限环的频率与振幅。
傳遞函數也稱為系統函數或網路函數，是一個數學表示法，用時間或是空間的頻率來表示一個線性常係數系統中，輸入和輸出之間的關係。
控制理论中常用方塊圖來說明控制理论的內容。
控制理论 簡介
控制理論是
控制系統可以視為具有四種機能的系統：量測、比較、計算及修正。這四個機能可以用五種元素來實現：感測器、換能器、发送器、控制器及最终控制元件。量測機能是由感測器、換能器及发送器執行，在實務應用上，這三個元素會整合在一個單體內，像是電阻溫度計。比較和計算的機能是由控制器執行，可能是電子式的比例控制（P控制）、PI控制、PID控制、雙穩態的遲滯控制，也可能是可编程逻辑控制器（PLC）。早期的控制器也可能是機械式的，像是離心式調速器或是化油器。修正機能是由最终控制元件執行，最终控制元件改變系統的輸出，因此影響操纵或控制的变量。
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。
控制理论 簡介
一種最單純的作法是當駕駛者啟動巡航定速系統時，固定引擎節流閥的位置。但是若駕駛者在平坦的路面啟動巡航定速系統，車輛在上坡時速度會較慢，車輛在下坡時速度又會較快。這種的控制器稱為開迴路控制器，因為沒有去量測系統輸出（車輛速度）並且影響控制變數（節流閥位置），因此此系統無法去針對車輛遇到的變化（像路面坡度的變動）去進行調整。
在閉迴路控制系統中，利用感測器量測系統輸出（車輛速度），並將資料送入控制器中，控制器依資料調整控制變數（節流閥位置），來達到維持理想系統輸出（使車輛速度和駕駛者設定的參考速度一致）。此時若車輛在上坡時，感測器會量到車輛的速度變慢，因此會調整節流閥位置，加大引擎輸出功率，使馬達加速。因為有量測車輛速度的回授，因此控制器可以配合車輛速度的變化進行動態調整。因此產生了控制系統中的「迴路」範式：控制變數影響系統輸出，而再根據量測到的系統輸出去調整控制變數。
控制理论 歷史
雖然許多控制系統在古代時就有了，但此領域較正式的分析是從離心式調速器的動態分析開始的，物理學家詹姆斯·馬克士威在1868年為此撰寫了論文《论调速器》（On Governors） ，其中描述了自激振荡的現象－由於系統時間延遲，使得系統過度補償及不穩定的情形。因此也使得得許多科學家對此議題產生興趣，其中馬克士威的同學愛德華·約翰·羅斯將馬克士威的研究結果抽象化，應用在一般的線性系統中，阿道夫·霍维茨在1877年也獨立均分析微分方程的穩定性，其結果即為今日的罗斯-霍维茨定理。
動態系統控制的顯著成就是載人的飛行，人類首次成功的載人飛行是由萊特兄弟在1903年12月17日達成的，其卓越之處不只是可以使機翼產生升力（這對當時的研究者是已知的），而是在於可以長時間控制其飛行。若要使飛行時間超過幾秒鐘，對飛機連續、可靠的控制是重要條件之一。
控制理论 歷史
在二次大戰時，控制系統是火控系统、導引系統及相關電子設備的重要組成之一。
有時會用機械的方式來增加系統的穩定性．例如船舶稳定器就是安裝在船舶吃水線以下．橫向張開的鳍片。現在的船舶有用陀螺儀控制的活動鳍片，可以調整攻角，抵抗風或浪作用在船上產生的横摇。
AIM-9響尾蛇飛彈在飛彈後方有一個小的控制，其外面是一個旋轉的圓盤，稱為陀螺舵或滚转安定翼。圓盤後的氣流會以高速旋轉，若飛彈開始横摇，圓盤的陀螺力會使控制對正氣流，減少横摇的影響。因此響尾蛇飛彈用一個簡單的機械組件代替一個可能非常複雜的控制系統。
太空競賽也和精準的航天控制有關，而許多領域也越來越常用到控制理論，例如經濟學。
控制理论 對控制理論有重要貢獻的科學家
許多科學家對控制理論有重要貢獻，包括以下這幾位：
控制理论 目标和任务
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。
控制理论 自動控制理论的基礎-數學
控制系統的研究非常需要依賴應用數學的使用，在理論分析過程中，數學扮演了一個相當重要的角色。實際上在自動控制系統在發展過程中，必須先作理論的分析與研究，然後才作最後的設計，如此才能夠獲得合理的預期及可靠的結果。因此，在學習自動控制系統之前，必須需要具備相當的數學基礎，方能獲得學習上的突破。
在控制系統的研究中，所需具備的數學基礎包括有微分方程式、線性代數、拉普拉斯变换、复变函数、z变換等等。另一方面，由過去的單一輸入單一輸出（SISO）簡單系統，發展至多輸入多輸出（MIMO）複雜系統，因此，現代控制的發展則需要更精深的數學基礎，除了上述的數學外，現代控制理論是建立在矩陣理論、集合理論等等的高等數學基礎之上。
控制理论 系统模型
在控制系統的分析與設計中，建立模型是首要的步驟。模型可以是一個物理模型，也可以是一個數學模型，或是一個圖示模型。
通常一般只有在工程實務系統中才可能使用物理模型，例如，風動實驗室中的縮小比率之汽車或飛機模型均屬於靜態物理模型，而飛行模擬實驗室中的六自由度飛行模擬器則屬於動態物理模型。至於數學模型或是圖示模型則是建立於系統的理論基礎上，以方便系統的分析與設計。
线性常微分方程是时域内的基础的连续模型。通过引入一些变量，我们可以得到状态空间模型（只含有一阶求导），状态空间模型描述了系统的所有动力学特性，包括其内部无法测得，而且也不是输出值的量。
控制理论 系统模型
对开始的常微分方程和状态空间模型进行拉普拉斯变换，我们可以得到传递函数。这是一个频域内的表述，只给出了输出和输入的关系，但没有描述系统内部的量。通过拉普拉斯变换，我们有了处理系统的一般方法，这比解微分方程要容易。在自动控制中传递函数通常用G(s)表示。在多值系统中它是一个矩阵。
开环系统的传递函数有所有器件的传递函数组成（区间G(s)，控制器K(s)）。
导向传递函数来自于输出通过测量器（）对控制器的反馈。
若我们考察小频率时的，这时存在控制差。如果，则控制差为零。
伯德图可使传递函数显而易见。
控制理论 控制方法
以下的內容是介紹一些可以實現上面控制要求的控制方法：
控制理论 經典控制理論
经典控制理论从系统的输入输出入手，建立二者之间的微分方程关系，再借由拉普拉斯变换将微分方程转化为代数方程进行分析。经典理论将系统看作黑箱的做法使得它的控制效果受到限制。为了满足控制要求常常要引入校正模块。
為了克服開迴路控制器的限制，在控制理論中導入了回饋。閉迴路的控制器利用迴授來控制動態系統的狀態或輸出。其名稱來自系統中的訊息路徑：程序輸入（例如馬達的電壓）影響程序輸出（例如馬達的電流或轉矩），利用感測器量測輸出，再將量測資料送到控制器中處理，結果送回控制器作為輸入信號之一，因此成為一閉迴路。
相對於開迴路控制器，閉迴路控制器有以下的優點：
有些系統中，同時出現開迴路及閉迴路的控制，此時的開迴路會稱為前饋，目的是為了提昇命令追隨的性能。
PID控制器是常見的閉回路控制器架構。
系統的輸出y(t)藉由感測器F量測後，和參考值r(t)相減，控制器C根據參考值和輸出值的誤差e調整受控體P的輸入u，如圖所示，這類的控制器稱為閉迴路控制器。
控制理论 經典控制理論
由於只有一個輸入和輸出，此系統會稱為SISO（單一輸入單一輸出）控制系統。MIMO（多重輸入多重輸出）控制系統是指輸入或輸出不只一個，在實際應用上也很常見，其輸入變數和輸出變數會用向量表示，而不是單一數值的純量。在分布参量系统中，向量可能是無限维的，即一般的函數。
若假設控制器C、受控體P及感測器F都是線性及非時變的（各模組輸入和輸出的關係不隨時間改變），可以將上述系統用拉普拉斯轉換來分析，因此可以得到以下的關係：
其中為拉普拉斯轉換中的複變數，若要求解Y(s)用R(s)表示，可得：
表示式即為系統的閉迴路傳遞函數，分子是從r到y的前饋（開迴路）增益，分母是1加上經過回饋迴路的增益．即閉迴路增益，若 ，也就是說在各s下，其范数都很大，且，則Y(s)近似於R(s)，此時輸出會緊密的追隨參考輸入。
PID控制器可能是最常用到的控制器，PID的三個字母分別代表比例、積分和微分三個由誤差值產生控制信號的方式。若u(t)為控制信號，y(t)為量測到的輸出，r(t)為參考輸入，誤差為，則PID控制器可以表示為以下的形式：
控制理论 經典控制理論
可以用調整,  及 三個參數的方式，來達到較理想的控制器特性，調整參數的過程一般是用試誤法，不太需要對於系統架構的了解。一般只用比例可以讓系統穩定，積分項可以抑制步階擾動（常常是程序控制的重要規格），也可以修正穩態誤差，微分項一般是用來調整系統的阻尼係數。PID控制器是最廣為人知的控制方式，但不適用在一些太過於複雜的系統，尤其是MIMO的系統。
將PID控制器的方程式進行拉普拉斯轉換，可得：
因此PID控制器的傳遞函數如下：
需注意在實務上，PID控制器中不會使用純微分器，一方面在實務上不可行，而且會放大高頻雜訊，容易造成共振。一般會用相位超前的補償器，或是有低通滾降的微分器。
控制理论 現代控制理論
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。
控制理论 控制理論主題
在控制理論中的穩定性是指控制系統的狀態在特定條件下，可以維持在一定的範圍內，不會發散，而在什麼範圍內才算是穩定則依系統種類而不同。
為了簡單起見，以下的說明是針對連續時間及離散時間的線性非時變系統。
在數學上，一個因果性的系統若要穩定．其傳遞函數的所有極點的實部都要為負值。考量不同的控制系統，穩定的條件是極點滿足以下的條件：
兩者的差異是因為拉普拉斯轉換的左半平面，在共形映射後會對應單位圓內的區域。
若滿足上述的條件，一系統即為漸近穩定的系統：漸近穩定控制系統中的變數會由其初值開始，持續的趨近於0，而且不會有一直持續的振盪。一直持續的振盪會出現在極點在虛軸上（連續時間系統）或是其極點大小為1（離散時間系統）。若一個簡單的穩定系統，其響應不會遞減也不是隨時間變大，也不會震盪，此為臨界穩定：系統的傳遞函數在複數平面原點處有不重複的極點。若傳遞函數中，實部為零的極點，其虛部不為零，表示系統在震盪，也是臨界穩定。
若一離散系統的冲激响应為
則其Z轉換後的傳遞函數為
在處有一個極點．因為極點在單位圓內，系統為BIBO（漸近）穩定。
若其冲激响应為
控制理论 控制理論主題
則其Z轉換後的傳遞函數為
在處有一個極點．因為極點在單位圓外，因此系統沒有BIBO穩定性。
許多數學工具可以分析系統的極點，其中也有一些是配合圖表分析，像根軌跡、波德圖及奈奎斯特圖。
機械上的調整可以提昇設備（及控制系統）的穩定性。水手會加入壓艙水來提昇船的穩定性，郵輪會加入防侧倾的鳍，從船舷往外延伸10公尺，而持續的繞著其中心軸旋轉，產生一個和侧倾相反的力。
可控制性和可觀測性分別是輸入和狀態，輸出和狀態之間的性質。是在分析控制系統，決定控制策略或判斷是否可以使系統穩定時所需要的重要性質。
控制理论 控制理論主題
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）。
若以幾何觀點來看，若要控制系統中所有的狀態，那些「不好」的狀態都需是可控制且可觀測的，才能確保閉迴路系統的良好特性。若系統中有一個狀態不是可控制且可觀測的，無法在閉迴路系統中調整其動態特性。若此狀態的動態特性是不穩定的，此特性也會出現在閉迴路系統中，因此整個系統也是不穩定的。在狀態空間轉換到傳遞函數時，不可觀測的極點不會出現在傳遞函數中，因此在一些動力系統分析時，會選擇使用狀態空間表示法。
不可控制或不可觀察的系統，可以用加入致動器或感測器的方式改善。
控制理论 控制理論主題
在控制原理的基礎下，已發展出許多不同的控制策略，從非常通用的（PID控制器），到針對特殊系統的控制，尤其是机器人或是航空器的巡航定速控制。
一個控制問題會有許多的規格，其中穩定性是必要條件的，不論系統開迴路穩定性如何，控制器需確保在閉迴路下是穩定的。性能不佳或是調整不當的控制器可能使系統變的不穩定，甚至可能比開迴路還要不穩定，這是应盡量要避免的。
有時會希望在閉迴路下有較快的動態特性，若是線性時不變系統，其穩定性及動態特性可以用傳遞函數極點的位置來表示，極點的實部越小，表示有更快的動態特性，一個穩定系統，其極點會符合的條件，但再加上動態特性的需求時，系統極點會符合的條件，其中為一個大於零的定值。
另一個常見的規格是對步階擾動的抑制能力，在受控系統前加入積分器即可達到此一需求，其他種類擾動的抑制能力也可以透過其他的子系統才能達成。
控制理论 控制理論主題
其他「經典」的控制系統規格有些和閉迴路系統的時域響應有關：包括上昇時間（控制系統在擾動後，輸出第一次到達理想數值的時間）、峰值過衝（控制系統在擾動後，穩定之前，輸出的最大值）、安定時間（控制系統輸出維持在理想數值範圍的時間）在擾動後，穩定之前，輸出的最大值）、四分之一衰减响应（quarter-decay）或其他規格。頻域規格一般會和系統的鲁棒性（強健性）有關。
現在的性能指標也包括一些用積分量或其變體表示的追隨誤差，像绝对误差积分（IAE）、绝对時間误差积分（ITAE）、平方误差积分（IAE）、慣量中心（COI）等。
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。
系統識別
控制理论 控制理論主題
確認受控系統統御方程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。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。
有些先進的控制技術會有在線（on-line）的系統識別，也就是在一般運作，控制器正常運作的條件下去計算系統模型的參數，當系統參數發生較大的變化（如機械人手臂釋放一重物，負載變輕），控制器可以自動調整，仍然有正常的性能。
強健性分析
有關SISO（單一輸入單一輸出）系統的強健性分析，可以利用頻域分析，考慮系統的傳遞函數，利用奈奎斯特图及波德圖來達到，相關主題包括增益裕度及相位裕度及幅值裕度（amplitude margin）。但針對MIMO（多重輸入多重輸出）系統及較複雜的控制系統．需考慮由各控制策略可得到的理論結果，若是需要某一種特別的強健性性質，需考慮可以具有此性筫的控制技術。
限制
在強健性需求中有一個較特別的，就是要求在輸入變數及輸出變數均有限制的情形下，控制系統可以正常運作。在真實世界中的信號都是有限的．但有可能控制系統送出的信號超過實際系統的限制，例如要使一個閥以超過其極限速度的速度旋轉，這可能會讓閉迴路系統出現不想要的特性，甚至會使致動器或感測器受損或毀壞。有些特殊的控制技術可以解決此問題，像模型預測控制及反終結（anti-wind up system），後者包括一個特殊的控制方塊，可以確保控制信號不會超過限制值，以避免積分終結的情形。
控制理论 系統分類
針對MIMO的系統，極點的指定可以用開迴路系統的狀態空間，再將極點放在指定位置，計算對應的回授矩陣。若在複雜的系統中，上述的程序需要用電腦輔助計算才能達到，而且不保證其強健性。而且一般而言無法量到所有的系統狀態，在極點指定的設計時需加入觀測器（observer）的設計。
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。
分散式控制系統是指一個系統由多個控制器來控制。分散控制有幾個好處，例如可以控制一個位在廣大地理區域的系統，各控制器之間可以用通訊網路彼此交換資料，並協調彼此的行動。
控制理论 主要控制策略
每一個控制系統首先都要保證其閉迴路特性的穩定性。線性系統可以用極點指定的方式達到。非線性系統一般會根據亞歷山大·李亞普諾夫的理論，來確保系統的穩定性和內部動態無關。控制系統有許多不同的控制規格，是否可以符合所有控制規格則和考慮的系統模型及選擇的控制策略有關。以下是一些主要控制策略的列表：
適應控制會在線識別程序中的參數，或修改控制器的增益，使系統有較佳的強性。適應控制最早在1950年代用在航天產業中，而且應用的非常成功。
分层控制系统是一種設備及控制軟體皆依分层樹方式規劃的控制系統。當樹中的連結用電腦網路來實現時，分层控制系统也可以視為是一種網路控制系統。
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。
控制理论 主要控制策略
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。
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。
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。
能量整型控制將控制器及受控系統視為是能量轉換的元件，其控制策略是以能量保持的方式互連，以達到所需的特性。
自组织临界控制可定義為試圖用自组织系統耗散能量的方式來影響流程。
控制理论 延伸閱讀
For Chemical Engineering
歐塞爾青年會
歐塞爾青年會（法語：），簡稱歐塞爾（），是位於法國中部勃艮第地区欧塞尔的足球俱乐部，於1905年成立，主場是在約訥河畔可容納23,467人的阿貝-德尚球場，現時在法國足球甲級聯賽比賽。
歐塞爾青年會 球會歷史
歐塞爾青年會創立於1905年，由一位修道院神父創辦。早年雖然只在地區聯賽參賽，但有不俗成績，在1908年曾打入地區杯賽決賽，惜以1–8落敗。
二次大戰後球隊不斷擴張，1961年起總教練職位由居伊·鲁接掌。在他的領導下，歐塞爾曾三度奪得法國盃冠軍，1980年首次贏得乙組聯賽冠軍升上甲組聯賽，1996年更登上球會最高峰，以壓倒性勝利姿態擊敗巴黎圣日耳曼、摩納哥及梅斯歷史性首次奪得甲組聯賽冠軍。1997年過關斬將晉級歐洲足協圖圖盃決賽階段，最後擊敗德國的MSV杜伊斯堡首次奪得歐洲賽事冠軍。
2004年古利洛斯宣佈退休，其連續44年擔任球隊總教練的經歷創下歐洲頂級聯賽紀錄。古利洛斯離隊後，其職位由著名領隊積基斯·辛天尼接任。因未能帶領球隊晉級任何歐洲比賽，辛天尼只任教一年即被撤職。2006年，由於意大利受假球風波影響無法決定意大利甲組聯賽名次，欧塞尔递补得到歐洲足協圖圖盃席位，他们凭借在这项赛事中的成绩进入欧联杯，历经第二轮预选赛、第一轮正赛，最终在小组赛中出局。
2012年，欧塞尔再次降入法乙。2022年，欧塞尔重返法甲，但仅一个赛季后就再次降入法乙。2024年，欧塞尔再次重返法甲。
歐塞爾青年會 主場球場
阿比迪甘斯球場（Stade l'Abbé-Deschamps）位於欧塞尔，是歐塞爾的主場球場，於1918年啟用，是法甲唯一一個由球會自己擁有的球場，可容24,493名觀眾。
歐塞爾青年會 球會榮譽
冠軍：1995-96年
冠軍：1979-80年
冠軍：1993-94年, 1995-96年, 2002-03年, 2004-05年
亞軍：1978-79年
冠軍：1996-97年
亞軍：1999-00年
冠軍：1969-70年
並列冠軍：1908-09年
亞軍：1908-09年
冠軍：1905-06年, 1906-07年, 1907-08年, 1908-09年, 1909-10年, 1910-11年, 1911-12年, 1912-13年, 1913-14年
六家七宗
六家七宗是中国东晋时期佛教般若学传入中国之后与当时盛行的玄学相结合所产生的不同哲学宗教学术流派以及他们的思想。
东晋时的僧叡最早提出“六家”之说，他的《喻疑》在回顾佛教传入以后讲说，“昔汉室中兴，孝明之世，……当是像法之初。自尔以来，西域名人，安侯之徒，相继而至。大化文言渐得渊照边俗，陶其鄙俗。汉末魏初，广陵、彭城二相出家，并能任持大照，寻味之贤，始有讲次。而恢之以格义，迂之以配说。”
刘宋昙济最早提出了六家分为七宗的说法。曇濟的《六家七宗論》久佚，惟梁代寶唱法師的《續法論》中曾引用。“六家”之說已经无从考证，而“七宗”一般指本无宗、本无异宗、即色宗、心无义、含识宗、幻化宗、以及缘会宗，其代表人物分别是道安的“本无宗”，竺法深和竺法汰的“本无异宗”，支遁的色宗，支愍度、竺法蕴和道恒的“心无义”，法开的“含识宗”，道壹的“幻化宗”，道邃的“缘会宗”等。
六家七宗
“六家七宗”中最有影响的，正是以道安为首的本无学派。吉藏《中观论疏》记道安的本无义为：“无在万化之前，空为众形之始。夫人之所滞，滞在未（末）有，若诧（宅）心本无，则异想便息。……详此意，安公明本无者，一切诸法，本性空寂，故云本无。”
六家七宗之說實乃般若經初傳中土，限於對印度文化理解的方式，中國的佛教徒結合老莊思想，對般若部諸經所講的“空”義產生不同理解。僧肇深感六家七宗对“有无”的理解有悖于佛教的中观思想，作《肇论》以批判六家七宗中的本无、即色和心无三家。汤用彤认为六家七宗就其基本观点，可分为三家。《肇论》破三家，正是对六家七宗主要观点的全面批判。
味醂
味醂（日语：／ mirin *），中文有時亦作味淋、味霖，是一種日式料理調味品，類似米酒的料酒。味醂由甜糯米加上麴釀成。味醂中含有的甘甜及酒味，能有效去除食物的腥味。味醂的甜味能充分引出食材的原味，是照燒類菜式不可或缺的調味料。味醂具有緊縮蛋白質，能使肉質變硬的效果。如果怕菜煮出來太軟糊，要早點加；相反如果怕飯菜太硬，則要晚點加。烹調時加入味醂還能增添光澤，使食材呈現更可口的色澤。
在日本，「11」和「30」取其諧音有「好」和「味醂」之意，因此味醂業界將11月30日定為「本味醂之日」。
味醂 成分
味醂是一種帶有甜味的黃色液體，含有較多的糖分和酒精。味醂作為飲料時，把燒酒加入味醂中以提高酒精濃度，所製成的酒在日本被稱為「本直」或「柳蔭」，但主要味醂用於煮類和照燒類的菜式、以及用來製造麵醬油和蒲燒醬汁。味醂的酒精成分能抑制魚類等的腥味，幫助帶出飯菜的味道，並能防止飯菜煮得稀爛。味醂的糖分能為飯菜加添甜味，加熱時所產生的香味更能使飯菜更香更甜；在做照燒類菜式時能增添光澤。味醂亦是釀製日本白酒和屠蘇酒的材料之一。以往的褐色味醂，現時製法經過改良，顏色變淡，因此亦被稱作白味醂。
味醂又可分為本味醂及味醂風。本味醂是糯米加上米麴及燒酎發酵而成的，含有13至14%酒精，而味醂風是以葡萄糖及麥芽糖人工合成的，酒精含量一般不到1%。
味醂 銷售管制
在日本，味醂和一般啤酒或威士忌等酒精飲料相同，在酒稅法之下需被徵收酒稅。此外，在製造和銷售味醂時必須有製造和銷售牌照。
味醂 製作方法
把蒸熟的糯米和米麴混合，再加入燒酒或釀酒用的酒精，在室溫下經過60天加以發酵，把釀成的酒醅壓搾和過濾，最後提出的酒汁便是味醂。在發酵時，米麴內的澱粉酶會將糯米的澱粉分解成糖分，產生甜味。另外，經米麴的蛋白酶所製成的琥珀酸和氨基酸，能夠產生獨特的酒醇味。在釀成時，味醂裏所含有的約14%酒精成分能抑制酵母菌的發酵作用（和細菌的繁殖），使糖分消耗減少，因此味醂的味道比日本酒更甜。
味醂 歷史
味醂原本為飲料，在江戶時代清酒普及以前，是一種帶有甜味的高級酒。現時，日本人也會把藥草浸在味醂中製成藥用酒（例如屠蘇、養命酒等等）來飲用。
關於味醂的起源有多種說法，其真確性仍未被確定：
味醂的面貌隨著時代變遷不斷轉變。普遍認為在二次大戰後，味醂的面貌轉變成為現時大家所見的本味醂，並在一般家庭開始被使用。
1996年（平成8年）日本政府放寛銷售味醂的牌照要求，只要申請並獲發「味醂零售牌照」，即使是沒有售賣啤酒、威士忌等酒精飲料的超級市場和商店，也能夠售賣本味醂。
2006年（平成18年），日本政府廢除了「味醂零售牌照」，並將味醂綜合到「一般酒類牌照」裏。
味醂 其他類似的調味料
市面上有其他和味醂相類似的調味料，但由於材料和製法不同，所含的成分相異，在做菜時的效果亦不盡相同。其中一種味醂風調味料，風味和味醂相近，是把增味劑和麥芽糖等糖分加入不在酒稅之列的酒精成分1%以下的酒精中製成。另外一種不在酒稅之列的發酵調味料，含有酒精成分10%-14%和盬分1.5 g/100 mL 以上。味醂風調味料在開封後，經氧和細菌的作用容易酸化和腐敗，因此應保存在陰暗處，並及早使用。
罗迦陵
罗迦陵（Liza ，R，1864年3月28日—1941年10月3日）是近代上海的英国籍犹太裔房地产大亨哈同的中国籍妻子，本名俪蕤（Liza），号迦陵、慈淑老人，法名太隆。
罗迦陵 身世
按照罗迦陵自己的说法，她是一名中法混血儿。父亲路易·罗诗是一名法国水手，母亲沈氏，原籍福州闽县。1864年，罗迦陵出生在上海县城内九亩地（今黄浦区露香园路、大境路一带）。罗迦陵出生不久，父亲回国，六七岁时母亲也去世，因此她是由亲戚抚养长大。罗迦陵虽然识字不多，但她自幼聪明伶俐，机智多谋。她曾经做过外侨女佣，许多书报都说她在虹口做过专门接待外国水手的“咸水妹”，但並無實質证据。不过，罗迦陵阅历丰富，会说英语和法语。
罗迦陵 犹太大亨的中国妻子
罗迦陵在帮佣期间，结识了一名新沙逊洋行地产部职员，出生在巴格达，在印度孟买长大，只身来沪的犹太人哈同。不久哈同发现，罗迦陵虽然只是一名出身低微的中国女子，但她拥有过人的机智，性格大胆泼辣，相信她有“旺夫运”，正是帮助他事业发达的理想配偶。1886年9月24日，哈同和罗迦陵在闸北青云里用犹太教仪式举行了婚礼。
罗迦陵 犹太大亨的中国妻子
自从与罗迦陵结婚后，哈同的事业就开始蒸蒸日上。结婚的次年，哈同就担任上海法租界公董局的董事，1898年又改任更重要的上海公共租界的工部局董事。1901年，哈同脱离新沙逊洋行，自己独立创办哈同洋行，专营房地产业。在哈同经营房地产业的过程中，最为关键的一个行动无疑是他对南京路的开发。在19世纪末、20世纪初，租界内的商业中心还位于南部靠近旧城的广东路和福州路，南京路当时还很冷清。不过，随着1899年公共租界向西、北、东三面大规模拓展后，从宏观角度来看，不久这里必将成为全上海新的商业中心。南京路和福建路口有一座虹庙，罗迦陵经常到那里烧香，听信该庙住持的劝说，便鼓动丈夫多多购进南京路两侧的地产。随后又出资60万两，用名贵的铁藜木铺设南京路的路面，使这马条路成为上海最为平整的道路，一方面方便了人们的出行，博取了做善事的好名声，提升了哈同洋行的社会形象；同时也使其在南京路的房地产大为增值。不久，在1908年，东西横贯上海的该市第一条有轨电车线路走向也正是沿着南京路，那里成为上海交通最方便的地方，很快店铺云集，又成为上海商业最繁华的黄金地段，在数年间地价上涨千倍以上。哈同去世前，占有南京路地产的44％，永安公司、新新公司、慈淑大楼(今东海大楼)的地皮都是哈同的产业，两侧凡是“慈”字头的房产，如慈裕里、慈庆里、慈顺里、慈丰里、慈永里等，也都是哈同的产业。
1904年，哈同开始在沪西静安寺路购地300亩，花费70万两银元，由罗迦陵聘请乌目山僧人黄宗仰设计，到1910年建成了上海最大最豪华的一座私人花园，并以罗迦陵的名字命名为爱俪园（哈同花园），园内亭台楼阁、假山湖沼，完全是典型的中国式园林，据称是模仿了《红楼梦》中大观园的设计，因而号称“海上大观园”。整个园林共有景点60余处，每处均冠以美丽的名字，是当时上海最大、最为豪华的私家花园。
罗迦陵 太隆居士
由于罗迦陵笃信佛教，在爱俪园内建有佛教建筑频伽精舍，按照佛经中极乐世界的说法，設計七重行樹，七重羅網，七寶蓮池，八功德水，成为上海的佛教圣地。到抗日战争爆发以前，这里曾经招待了无数南来北往的僧侣。
太平天国战争期间，江南地区的佛教受到了毁灭性打击。1909年，她出资20万元，聘请黄宗仰主持，历经四年，刊印了全套《大藏经》40帙(帙号为"天"至"霜")414册1916部8416卷，称为《频伽精舍校刊大藏经》，简称《頻伽藏》。这是中国近代出版的第一部铅印本《大藏经》。
1913年，罗迦陵听从康有为的建议，在爱俪园内创办了僧侣学校华严大学，聘请从湖北来沪的月霞法師主讲。招生规模六十人，訂為預科三年、正科三年，方可畢業。这是中國近代佛教复兴的重要事件。不过，華嚴大學僅在哈同花園上課一學期，羅迦陵提出要求，要全體學僧於每月朔望，為羅迦陵頂禮問安。學僧无法接受，月霞法師乃率領全體師生離開愛儷園，遷往杭州海潮寺。