АСИМПТОТИЧНА НОРМАЛЬНІСТЬ РІЗНИЦЕВОЇ ПРОЦЕДУРИ СТОХАСТИЧНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ

Автор(и)

  • Уляна Теодорівна Хімка Національний університет «Львівська політехніка», м. Львів, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.32626/2308-5878.2012-6.221-227

Ключові слова:

процедура стохастичної оптимізації, функція регресії, марковський процес, асимптотична нормальність.

Анотація

Отримано достатні умови асимптотичної нормальності неперервної різницевої одновимірної процедури стохастичної оптимізації з врахуванням впливу на функцію регресії, що описується рівномірно ергодичним марковським процесом. Встановлено, що граничним процесом процедури є процес Орнштейна–Уленбека.

Посилання

Невельсон М. Б. Стохастическая аппроксимация и рекуррентное оценивание / М. Б. Невельсон, Р. З. Хасьминский. — М. : Наука, 1972. — 304 с.

Ljung L. Stochastic Approximation and Optimization of Random Systems / L. Ljung, G. Pflug, H. Walk // Birkhauser Verlag Basel. — 1992. — 115 p.

Чабанюк Я. М. Асимптотична нормальність для неперервної процедури стохастичної апроксимації в марковському середовищі / Я. М. Чабанюк // Доп. НАН України. — 2005. — № 11. — С. 29–34.

Korolyuk V. S. Stochastic Models of Systems / V. S. Korolyuk, V. V. Korolyuk // Kluwer. — Dordrecht, 1999. — 185 p.

Koroliuk V. Stochastic Systems in Merging Phase Space / V. Koroliuk, N. Limnios // World Scientific Publishing. — 2005. — 330 p.

Khimka U. T. Stochastic Optimization Procedure Convergence with Markov Switching in the Average Scheme / U. T. Khimka, Ya. M. Chabanyuk // Математичні студії. — 2010. — Vol. 34, № 3. — С. 126–134.

Гардинер К. В. Стохастические методы в естественных науках / К. В. Гардинер. — Мир, 1986. — 527 с.

Feng J. Large Deviation for Stochastic Processes / J. Feng, T. G. Kurtz // AMS, RI. — 2006. — 404 p.

##submission.downloads##

Опубліковано

2012-03-20