1樓：DownUp子
菜雞一枚，斗膽回答一波。
讀研期間截止主要是參與了乙個鋼廠的高爐穩定性模型建立的專案。自己在專案中主要分工是使用Python 的pandas框架對資料進行資料清洗、時滯分析等等。畢竟是專碩幹的還是偏工程實踐。
2樓：
這個問題其實很難回答，雖然我們是控制類科班出身，畢業後，卻發現，整個班，幾乎只有我乙個人在做控制類相關的工作，每天跟Bode圖，系統辯識，頻寬，穩定性，靈敏度這些概念打交道，但轉入自動駕駛這個行業以後，也只能算半個控制圈的人了。
說回正題，畢業後，工作內容也在變，行業在變，方向也在變，但是學控制的乙個很好的地方在於，它會很好地培養我們的系統思維，好幾個HR跟我說過這個觀點。所以，如果用一句話來概括我所從事的方向或工作的話，那就是，以系統的思維去處理遇到的問題。
雖然這句話比較漂，但是系統辯識的過程不就是把抽象的問題具體化，最優控制裡面約束條件，目標函式的設計，這些對於解決問題的思維其實也是乙個很好的鍛鍊。
歸納，推理，分析，演繹，這些思維流程，控制專業似乎一直在做這方面的聯絡。
有時間再補。
3樓：Mike揚
看到這個問題的時候其實想到了之前我演講比賽的內容感覺還是挺接地氣兒的
就在這裡獻醜一段了哈哈
Yang Fei Multi-agent System IET SA&NT Student Champion_嗶哩嗶哩 (゜-゜)つロ 乾杯~-bilibili
4樓：系統與控制
作為提問者和著名菜雞，我先拋磚引玉，介紹一下自己所做的方向吧。因為做的太細，一步步來。
首先介紹多智慧型體系統，其實這個翻譯有些問題，直接來說不如叫多個體系統，說白了就是多個系統連在一塊形成的乙個大系統，是人們受到生物群體的啟發，而構造的一類新型系統，最早起源於物理學界，進而被介紹到計算機界，然後被引入到控制學界。
另外乙個是圖論分析角度，我們可以將每個系統設為乙個點，然後將它們的聯絡畫成乙個圖，那麼它就轉化成了圖論的研究內容。從圖形角度往往得到的是一些輔助或者分析類的結論，經典的比如在一致性裡面有關生成樹的結論，或者曾經在自然雜誌上發表的有關可控性的結論，它的優勢是比較直觀。
這方面人們開發了大量的工具，最著名的是複雜網路領域的結構可控理論，針對多智慧型體系統，人們也提出了一些經典的處理方法，比如將在網路中發揮作用相同的節點化為一類的等價劃分方法。（簡稱EP與AEP方法，在這個地方做了一些推廣性的工作。）
以上談到了自己對於這個方向的一些初步理解，也是算乙個冷門方向吧，就當拋磚引玉了
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