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

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






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


Теория вероятн. и ее примен., 2010, том 55, выпуск 1, страницы 19–35 (Mi tvp4174)  

Эта публикация цитируется в 3 научных статьях (всего в 3 статьях)

Глобальная оптимальная скорость сходимости в модели для исследования тензоров диффузии

Л. А. Саханенко

University of New Mexico

Аннотация: В недавней работе (Ann. Statist., 2007, v. 35, №4, p. 1576–1607) В. И. Колчинский, Л. А. Саханенко и С. Кай построили и изучили оценки интегральных кривых на основе искаженных наблюдений соответствующего градиентного поля. Эта задача оценивания мотивирована исследованием тензоров диффузии, которое представляет собой популярную технику сканирования мозга. Недавно Л. А. Саханенко (Теория вероятн. и ее примен., 2009, т. 54, в. 1, с. 166–176) показала, что эти оценки обладают поточечно оптимальной скоростью сходимости в минимаксном смысле. В данной работе мы покажем, что они также обладают оптимальной скоростью сходимости в интегральной $L_p$-норме, $1\le p\le\infty$, в минимаксном смысле. Этот результат подводит черту под исследованиями об оптимальной скорости сходимости для этих оценок.

Ключевые слова: интегральная кривая, оптимальная скорость сходимости, исследование тензоров диффузии (diffusion tensor imaging).

DOI: https://doi.org/10.4213/tvp4174

Полный текст: PDF файл (214 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 2011, 55:1, 77–90

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 13.08.2009

Образец цитирования: Л. А. Саханенко, “Глобальная оптимальная скорость сходимости в модели для исследования тензоров диффузии”, Теория вероятн. и ее примен., 55:1 (2010), 19–35; Theory Probab. Appl., 55:1 (2011), 77–90

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{Sak10}
\by Л.~А.~Саханенко
\paper Глобальная оптимальная скорость сходимости в модели для исследования тензоров диффузии
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 2010
\vol 55
\issue 1
\pages 19--35
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp4174}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tvp4174}
\mathscinet{http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=2768516}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 2011
\vol 55
\issue 1
\pages 77--90
\crossref{https://doi.org/10.1137/S0040585X97984619}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000288119100005}
\scopus{http://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-79955532953}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/tvp4174
  • https://doi.org/10.4213/tvp4174
  • http://mi.mathnet.ru/rus/tvp/v55/i1/p19

    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. Sakhanenko L., “Numerical Issues in Estimation of Integral Curves From Noisy Diffusion Tensor Data”, Stat. Probab. Lett., 82:6 (2012), 1136–1144  crossref  mathscinet  zmath  isi
    2. Sakhanenko L., “Rate Acceleration For Estimators of Integral Curves From Diffusion Tensor Imaging (Dti) Data”, Stat. Probab. Lett., 107 (2015), 286–295  crossref  mathscinet  zmath  isi
    3. Carmichael O., Sakhanenko L., “Estimation of Integral Curves From High Angular Resolution Diffusion Imaging (Hardt) Data”, Linear Alg. Appl., 473:SI (2015), 377–403  crossref  mathscinet  zmath  isi
  • Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
    Просмотров:
    Эта страница:250
    Полный текст:79
    Литература:52
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020