Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Книжкові видання та компакт-диски (1) | Реферативна база даних (9) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Касицкая Е$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 6 Представлено документи з 1 до 6 |
|||
| 1. | 
Вовк Л. Б. Асимптотические свойства эмпирических оценок параметров марковских последовательностей [Електронний ресурс] / Л. Б. Вовк, Е. И. Касицкая, А. С. Самосёнок // Кибернетика и системный анализ. - 2012. - Т. 48, № 4. - С. 181-186. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2012_48_4_19 The authors consider the conditions under which the criterion function of the Markov process with a unique minimum point can be approximated by its empirical estimate. Theorems about the convergence of the empirical function to the original one in some probabilistic sense are established for both finite and compact sets of states of the Markov process. | ||
| 2. |
Гололобов Д. А. Асимптотические свойства метода эмпирических средних для однородных случайных полей [Електронний ресурс] / Д. А. Гололобов, Е. И. Касицкая // Кибернетика и системный анализ. - 2013. - Т. 49, № 3. - С. 160-167. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2013_49_3_17 Рассмотрена задача стохастичного программирования, в которой оценочная функция аппроксимируется ее эмпирической оценкой на основании наблюдений неоднородного случайного поля с непрерывным временем и сильным перемешиванием. Исследована сильная состоятельность указанной оценки и найдено ее асимптотическое распределение при условии ограничения на неизвестный параметр в виде систем неравенств. | ||
| 3. |
Кнопов П. С. О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях [Електронний ресурс] / П. С. Кнопов, Е. И. Касицкая // Кибернетика и системный анализ. - 2010. - Т. 46, № 5. - С. 46-50. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2010_46_5_8 Досліджено задачу стохастичного програмування, де випадковим чинником є стаціонарна ергодична послідовність. Ця задача апроксимується проблемою мінімізації емпіричної функції. Доведено, що за деяких умов імовірність великих відхилень емпіричних оцінок від розв'язку вихідної задачі експоненціально зменшується.Розглянуто задачу стохастичного програмування, де емпірична функція будується за даними нестаціонарних спостережень. Досліджено стаціонарну (у вузькому розумінні) випадкову послідовність, що задовольняє умові сильного змішування. Наведено умови, за яких емпірична оцінка є консистентною, та оцінюються її великі відхилення.Рассмотрена задача стохастического программирования, в которой эмпирическая функция строится по нестационарным наблюдениям с непрерывным временем. Исследован стационарный в узком смысле случайный процесс, удовлетворяющий условию сильного перемешивания. Приведены условия, при которых эмпирическая оценка является состоятельной, и оценены ее большие уклонения.Рассмотрена задача стохастического программирования, в которой эмпирическая функция строится по нестационарным наблюдениям с непрерывным временем. Исследован стационарный в узком смысле случайный процесс, удовлетворяющий условию сильного перемешивания. Приведены условия, при которых эмпирическая оценка является состоятельной, и оценены ее большие уклонения. | ||
| 4. |
Кнопов П. С. О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях с непрерывным временем [Електронний ресурс] / П. С. Кнопов, Е. И. Касицкая // Кибернетика и системный анализ. - 2019. - Т. 55, № 5. - С. 81-86. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2019_55_5_9 Досліджено задачу стохастичного програмування, де випадковим чинником є стаціонарна ергодична послідовність. Ця задача апроксимується проблемою мінімізації емпіричної функції. Доведено, що за деяких умов імовірність великих відхилень емпіричних оцінок від розв'язку вихідної задачі експоненціально зменшується.Розглянуто задачу стохастичного програмування, де емпірична функція будується за даними нестаціонарних спостережень. Досліджено стаціонарну (у вузькому розумінні) випадкову послідовність, що задовольняє умові сильного змішування. Наведено умови, за яких емпірична оцінка є консистентною, та оцінюються її великі відхилення.Рассмотрена задача стохастического программирования, в которой эмпирическая функция строится по нестационарным наблюдениям с непрерывным временем. Исследован стационарный в узком смысле случайный процесс, удовлетворяющий условию сильного перемешивания. Приведены условия, при которых эмпирическая оценка является состоятельной, и оценены ее большие уклонения.Рассмотрена задача стохастического программирования, в которой эмпирическая функция строится по нестационарным наблюдениям с непрерывным временем. Исследован стационарный в узком смысле случайный процесс, удовлетворяющий условию сильного перемешивания. Приведены условия, при которых эмпирическая оценка является состоятельной, и оценены ее большие уклонения. | ||
| 5. |
Кнопов П. С. Состоятельность и свойства больших уклонений эмпирических оценок в задаче стохастической оптимизации для однородного случайного поля при неоднородных и однородных наблюдениях [Електронний ресурс] / П. С. Кнопов, Е. И. Касицкая // Кібернетика та системний аналіз. - 2021. - Т. 57, № 1. - С. 21–34. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/KSA_2021_57_1_5 Рассмотрена задача стохастического программирования, где эмпирическая функция строится по неоднородным наблюдениям однородного случайного поля. Исследовано однородное в узком смысле случайное поле, удовлетворяющее условию сильного перемешивания. Приведены условия, при которых эмпирическая оценка является состоятельной и оцениваются ее большие уклонения для однородных наблюдений. | ||
| 6. | 
Кнопов П. С. Свойства больших уклонений эмпирических оценок в задаче стохастической оптимизации для однородного случайного поля [Електронний ресурс] / П. С. Кнопов, Е. И. Касицкая // Проблемы управления и информатики. - 2020. - № 6. - С. 126-137. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/PUI_2020_6_14 Рассмотрена задача стохастического программирования, где случайным фактором является однородное в узком смысле случайное поле, удовлетворяющее условию сильного перемешивания с соответствующим коэффициентом. Исходная проблема аппроксимируется задачей минимизации эмпирической функции, построенной по наблюдениям однородного случайного поля. Приведены условия, при которых эмпирическая оценка является состоятельной, в частности, накладываются ограничения на моменты минимизируемой функции. При исследовании больших уклонений используются теоремы из функционального анализа, позволяющие из оценки больших уклонений эмпирической функции от исходной вывести оценку больших уклонений точки минимума и минимального значения эмпирической функции от соответствующих характеристик первоначальной задачи. В частности, используется понятие улучшающей функции, которая характеризует поведение минимизируемой функции в окрестности точки минимума. Используется тот факт, что функцию под знаком математического ожидания при фиксированном втором аргументе можно считать элементом пространства непрерывных функций. Для упрощения задачи предполагается, что данная функция принадлежит выпуклому компактному подмножеству соответствующего функционального пространства. Применяется теория линейных операторов, соотношение двойственности. В частности, используется тот факт, что сопряженным к пространству непрерывных функций является пространство ограниченных знаковых мер. Применяются известные результаты из теории больших уклонений, в частности теорема о достаточном признаке оценки верхней границы больших уклонений. Используются понятия измеримо отделенных случайных величин и первой гипотезы гиперперемешивания для однородного поля. Доказывается вспомогательное утверждение о больших уклонениях эмпирической оценки в абстрактном пространстве. При его доказательстве прямоугольник в плоскости разбивается на подмножества, отделенные друг от друга. Затем из однородности поля в узком смысле и первой гипотезы гиперперемешивания выводится существование предела, являющееся достаточным условием для оценки больших уклонений. | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |