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

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Пробл. передачи информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






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


Пробл. передачи информ., 1999, том 35, выпуск 2, страницы 51–66 (Mi ppi442)  

Эта публикация цитируется в 16 научных статьях (всего в 16 статьях)

Методы обработки сигналов

Статистический подход к некоторым обратным задачам для уравнений в частных производных

Г. К. Голубев, Р. З. Хасьминский


Аннотация: Рассматриваются некоторые обратные задачи для уравнений Лапласа и теплопроводности. Предполагается, что решения уравнений наблюдаются в гауссовском белом шуме малой интенсивности. Задачей является восстановление гладких неизвестных граничных или начальных условий по наблюдениям решения в шуме. Показано, что минимаксные оценки второго порядка являются линейными при малой спектральной плотности шума.

Полный текст: PDF файл (1146 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Problems of Information Transmission, 1999, 35:2, 136–149

Реферативные базы данных:
УДК: 621.391.1:519.27
Поступила в редакцию: 15.09.1998

Образец цитирования: Г. К. Голубев, Р. З. Хасьминский, “Статистический подход к некоторым обратным задачам для уравнений в частных производных”, Пробл. передачи информ., 35:2 (1999), 51–66; Problems Inform. Transmission, 35:2 (1999), 136–149

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GolKha99}
\by Г.~К.~Голубев, Р.~З.~Хасьминский
\paper Статистический подход к~некоторым обратным задачам для уравнений в~частных производных
\jour Пробл. передачи информ.
\yr 1999
\vol 35
\issue 2
\pages 51--66
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ppi442}
\mathscinet{http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=1728907}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:0947.35174}
\transl
\jour Problems Inform. Transmission
\yr 1999
\vol 35
\issue 2
\pages 136--149


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/ppi442
  • http://mi.mathnet.ru/rus/ppi/v35/i2/p51

    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. Kerkyacharian G., Picard D., “Thresholding Algorithms, Maxisets and Well-Concentrated Bases”, Test, 9:2 (2000), 283–328  crossref  mathscinet  isi
    2. Tsybakov A., “On the Best Rate of Adaptive Estimation in Some Inverse Problems”, Comptes Rendus Acad. Sci. Ser. I-Math., 330:9 (2000), 835–840  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa  isi
    3. Cavalier, L, “Oracle inequalities for inverse problems”, Annals of Statistics, 30:3 (2002), 843  crossref  mathscinet  zmath  isi
    4. Cavalier L. Tsybakov A., “Sharp Adaptation for Inverse Problems with Random Noise”, Probab. Theory Relat. Field, 123:3 (2002), 323–354  crossref  mathscinet  zmath  isi
    5. L. Cavalier, Yu. F. Golubev, O. V. Lepskiǐ, A. Tsybakov, “Block thresholding and sharp adaptive estimation in severely ill-posed inverse problems”, Теория вероятн. и ее примен., 48:3 (2003), 534–556  mathnet  crossref  mathscinet  zmath; Theory Probab. Appl., 48:3 (2004), 426–446  crossref  isi
    6. Lototsky S.V., “Optimal filtering of stochastic parabolic equations”, Recent Developments in Stochastic Analysis and Related Topics, 2004, 330–353  crossref  mathscinet  zmath  isi
    7. Johnstone I., Raimondo M., “Periodic Boxcar Deconvolution and Diophantine Approximation”, Ann. Stat., 32:5 (2004), 1781–1804  crossref  mathscinet  zmath  isi
    8. Golubev Y., “The Principle of Penalized Empirical Risk in Severely Ill-Posed Problems”, Probab. Theory Relat. Field, 130:1 (2004), 18–38  crossref  mathscinet  zmath  isi
    9. Cavalier L., “Nonparametric Statistical Inverse Problems”, Inverse Probl., 24:3 (2008), 034004  crossref  mathscinet  zmath  adsnasa  isi  elib
    10. Petsa, A, “Minimax convergence rates under the L-p-risk in the functional deconvolution model”, Statistics & Probability Letters, 79:13 (2009), 1568  crossref  mathscinet  zmath  isi
    11. Pensky, M, “FUNCTIONAL DECONVOLUTION IN A PERIODIC SETTING: UNIFORM CASE”, Annals of Statistics, 37:1 (2009), 73  crossref  mathscinet  zmath  isi
    12. Pensky M., Sapatinas T., “On Convergence Rates Equivalency and Sampling Strategies in Functional Deconvolution Models”, Ann Statist, 38:3 (2010), 1793–1844  crossref  mathscinet  zmath  isi
    13. Ingster Yu.I., Sapatinas T., Suslina I.A., “Minimax Signal Detection in Ill-Posed Inverse Problems”, Ann. Stat., 40:3 (2012), 1524–1549  crossref  mathscinet  zmath  isi  elib
    14. Knapik B.T., Van der Vaart A.W., Van Zanten J.H., “Bayesian Recovery of the Initial Condition for the Heat Equation”, Commun. Stat.-Theory Methods, 42:7, SI (2013), 1294–1313  crossref  mathscinet  zmath  isi
    15. Benhaddou R., Kulik R., Pensky M., Sapatinas T., “Multichannel Deconvolution With Long-Range Dependence: a Minimax Study”, J. Stat. Plan. Infer., 148 (2014), 1–19  crossref  mathscinet  zmath  isi
    16. Hohmann D., Holzmann H., “Weighted Angle Radon Transform: Convergence Rates and Efficient Estimation”, Stat. Sin., 26:1 (2016), 157–175  crossref  isi
  • Проблемы передачи информации Problems of Information Transmission
    Просмотров:
    Эта страница:358
    Полный текст:143
    Литература:44
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020