RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Автомат. и телемех.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Автомат. и телемех., 2005, выпуск 12, страницы 143–161 (Mi at1482)  

Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)

Стохастические системы

$L_1$-оптимальное непараметрическое оценивание границы носителя посредством линейного программирования

С. Жирарa, А. Б. Юдицкийa, А. В. Назинb

a Университет Гренобль I, Франция
b Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, Москва

Аннотация: Предложен метод оценивания границы множества точек на плоскости, оптимальный в $L_1$-норме на заданном классе $\beta$-гельдеровых граничных функций при $\beta\in(0,1]$. Оценка определяется как достаточно регулярная линейная комбинация ядерных функций, центрированных в точках выборки, которая покрывает все эти точки и порождает носитель минимальной площади. Веса линейной комбинации вычисляются посредством решения соответствующей задачи линейного программирования. Показано, что $L_1$-норма ошибки оценивания сходится к нулю с вероятностью 1 с оптимальной скоростью.

Полный текст: PDF файл (328 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Automation and Remote Control, 2005, 66:12, 2000–2018

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
Статья представлена к публикации членом редколлегии: Б. Т. Поляк

Поступила в редакцию: 13.01.2005

Образец цитирования: С. Жирар, А. Б. Юдицкий, А. В. Назин, “$L_1$-оптимальное непараметрическое оценивание границы носителя посредством линейного программирования”, Автомат. и телемех., 2005, № 12, 143–161; Autom. Remote Control, 66:12 (2005), 2000–2018

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GirYudNaz05}
\by С.~Жирар, А.~Б.~Юдицкий, А.~В.~Назин
\paper $L_1$-оптимальное непараметрическое оценивание границы носителя посредством линейного программирования
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2005
\issue 12
\pages 143--161
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at1482}
\mathscinet{http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=2196469}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:1267.62048}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2005
\vol 66
\issue 12
\pages 2000--2018
\crossref{https://doi.org/10.1007/s10513-005-0231-x}
\scopus{http://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-29144467869}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/at1482
  • http://mi.mathnet.ru/rus/at/y2005/i12/p143

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Girard S., Jacob P., “Frontier estimation via kernel regression on high power-transformed data”, J Multivariate Anal, 99:3 (2008), 403–420  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa  isi  elib  scopus
    2. А. В. Назин, С. Жирар, “$L_1$-оптимальное оценивание методом линейного программирования для периодических граничных функций с гельдеровской производной”, Автомат. и телемех., 2014, № 12, 78–100  mathnet; A. V. Nazin, S. Girard, “$L_1$-optimal linear programming estimator for periodic frontier functions with Hölder continuous derivative”, Autom. Remote Control, 75:12 (2014), 2152–2169  crossref  isi
    3. Girard S., Guillou A., Stupfler G., “Uniform Strong Consistency of a Frontier Estimator Using Kernel Regression on High Order Moments”, ESAIM-Prob. Stat., 18 (2014), 642–666  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
    4. Reiss M., Selk L., “Efficient Estimation of Functionals in Nonparametric Boundary Models”, Bernoulli, 23:2 (2017), 1022–1055  crossref  mathscinet  zmath  isi  scopus
  • Автоматика и телемеханика
    Просмотров:
    Эта страница:152
    Полный текст:53
    Литература:20
    Первая стр.:1
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020