Об одном методе эффективного вычисления оптимальных оценок в задачах экстраполяции решений нелинейных эволюционных дифференциальных уравнений в гильбертовом пространстве. I
Розглянуто задачу оптимальної екстраполяції випадкового процесу зі значеннями в деякому сепарабельному гільбертовому просторі. Для випадкових процесів із обмеженими моментами другого порядку виведено формули для ефективного обчислення оптимальних відносно мінімуму середньоквадратичного відхилення оц...
Saved in:
| Published in: | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Date: | 2008 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2008
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/72215 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Об одном методе эффективного вычисления оптимальных оценок в задачах экстраполяции решений нелинейных эволюционных дифференциальных уравнений в гильбертовом пространстве. I / А.А. Фомин-Шаташвили, А.Д. Шаташвили // Кибернетика и системный анализ. — 2008. — № 3. — С. 149-157. — Бібліогр.: 48 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Розглянуто задачу оптимальної екстраполяції випадкового процесу зі значеннями в деякому сепарабельному гільбертовому просторі. Для випадкових процесів із обмеженими моментами другого порядку виведено формули для ефективного обчислення оптимальних відносно мінімуму середньоквадратичного відхилення оцінок у задачах екстраполяції (прогнозу) випадкових процесів.З використанням загального алгоритму для обчислення оптимального прогнозу випадкового процесу, у явному вигляді знайдено оптимальну оцінку екстраполяції для розв'язку нелінійного еволюційного диференціального рівняння в гільбертовому просторі H з необмеженими лінійними операторами. Якщо диференціальне рівняння містить малу нелінійність, ця оцінка розкладається за ступенями малого параметра.
|
|---|