Standard

РАНДОМИЗИРОВАННЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПРИ НЕРЕГУЛЯРНЫХ ПОМЕХАХ. / Вахитов, Александр Тимурович; Граничин, Oлег Николаевич.

в: СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ, № 1-1, 2006, стр. 3-37.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья

Harvard

Вахитов, АТ & Граничин, OН 2006, 'РАНДОМИЗИРОВАННЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПРИ НЕРЕГУЛЯРНЫХ ПОМЕХАХ', СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ, № 1-1, стр. 3-37. <http://elibrary.ru/item.asp?id=12993289>

APA

Вахитов, А. Т., & Граничин, O. Н. (2006). РАНДОМИЗИРОВАННЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПРИ НЕРЕГУЛЯРНЫХ ПОМЕХАХ. СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ, (1-1), 3-37. http://elibrary.ru/item.asp?id=12993289

Vancouver

Вахитов АТ, Граничин OН. РАНДОМИЗИРОВАННЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПРИ НЕРЕГУЛЯРНЫХ ПОМЕХАХ. СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ. 2006;(1-1):3-37.

Author

Вахитов, Александр Тимурович ; Граничин, Oлег Николаевич. / РАНДОМИЗИРОВАННЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПРИ НЕРЕГУЛЯРНЫХ ПОМЕХАХ. в: СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ. 2006 ; № 1-1. стр. 3-37.

BibTeX

@article{4bedcf1d66d8406397f9e80b8b84f60c,
title = "РАНДОМИЗИРОВАННЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПРИ НЕРЕГУЛЯРНЫХ ПОМЕХАХ",
abstract = "В работе рассматриваются эффективные последовательные алгоритмы многомерного оценивания и оптимизации, дающие состоятельные оценки без стандартных предположений о независимости и центрированности возмущающих воздействий. Основой нового подхода является использование пробных возмущений. В системах управления пробные воздействия можно добавлять через канал управления, в других случаях роль пробного воздействия может играть рандомизированный план наблюдений или уже присутствующий в системе измеряемый случайный процесс. Одна из замечательных характеристик такого типа алгоритмов - одно или два измерения на итерации вне зависимости от размерности вектора оцениваемых параметров. Другая отличительная черта алгоритмов - сходимость при почти произвольных возмущениях, в частности, при нерегулярных. Под этим понятием подразумевается достаточно широкий класс возмущений, которые могут не обладать полезными статистическими свойствами. Этот класс содержит, как минимум, неизвестные, но ограниченные детерминированные по",
author = "Вахитов, {Александр Тимурович} and Граничин, {Oлег Николаевич}",
year = "2006",
language = "русский",
pages = "3--37",
journal = "СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ",
issn = "1992-2922",
publisher = "Издательство Санкт-Петербургского университета",
number = "1-1",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - РАНДОМИЗИРОВАННЫЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНИВАНИЯ ПРИ НЕРЕГУЛЯРНЫХ ПОМЕХАХ

AU - Вахитов, Александр Тимурович

AU - Граничин, Oлег Николаевич

PY - 2006

Y1 - 2006

N2 - В работе рассматриваются эффективные последовательные алгоритмы многомерного оценивания и оптимизации, дающие состоятельные оценки без стандартных предположений о независимости и центрированности возмущающих воздействий. Основой нового подхода является использование пробных возмущений. В системах управления пробные воздействия можно добавлять через канал управления, в других случаях роль пробного воздействия может играть рандомизированный план наблюдений или уже присутствующий в системе измеряемый случайный процесс. Одна из замечательных характеристик такого типа алгоритмов - одно или два измерения на итерации вне зависимости от размерности вектора оцениваемых параметров. Другая отличительная черта алгоритмов - сходимость при почти произвольных возмущениях, в частности, при нерегулярных. Под этим понятием подразумевается достаточно широкий класс возмущений, которые могут не обладать полезными статистическими свойствами. Этот класс содержит, как минимум, неизвестные, но ограниченные детерминированные по

AB - В работе рассматриваются эффективные последовательные алгоритмы многомерного оценивания и оптимизации, дающие состоятельные оценки без стандартных предположений о независимости и центрированности возмущающих воздействий. Основой нового подхода является использование пробных возмущений. В системах управления пробные воздействия можно добавлять через канал управления, в других случаях роль пробного воздействия может играть рандомизированный план наблюдений или уже присутствующий в системе измеряемый случайный процесс. Одна из замечательных характеристик такого типа алгоритмов - одно или два измерения на итерации вне зависимости от размерности вектора оцениваемых параметров. Другая отличительная черта алгоритмов - сходимость при почти произвольных возмущениях, в частности, при нерегулярных. Под этим понятием подразумевается достаточно широкий класс возмущений, которые могут не обладать полезными статистическими свойствами. Этот класс содержит, как минимум, неизвестные, но ограниченные детерминированные по

M3 - статья

SP - 3

EP - 37

JO - СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ

JF - СТОХАСТИЧЕСКАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ В ИНФОРМАТИКЕ

SN - 1992-2922

IS - 1-1

ER -

ID: 5014474