Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Applications / Stochastic Modelling and Applied Probability Bd.35 (PDF)
(Sprache: Englisch)
The most comprehensive and thorough treatment of modern stochastic approximation type algorithms to date, based on powerful methods connected with that of the ODE. It covers general constrained and unconstrained problems, w.p.1 as well as the very...
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Produktinformationen zu „Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Applications / Stochastic Modelling and Applied Probability Bd.35 (PDF)“
The most comprehensive and thorough treatment of modern stochastic approximation type algorithms to date, based on powerful methods connected with that of the ODE. It covers general constrained and unconstrained problems, w.p.1 as well as the very successful weak convergence methods under weak conditions on the dynamics and noise processes, asymptotic properties and rates of convergence, iterate averaging methods, ergodic cost problems, state dependent noise, high dimensional problems, plus decentralized and asynchronous algorithms, and the use of methods of large deviations. Examples from many fields illustrate and motivate the techniques.
Bibliographische Angaben
- Autoren: Harold Kushner , G. George Yin
- 2013, 1997, 417 Seiten, Englisch
- Verlag: Springer, New York
- ISBN-10: 1489926968
- ISBN-13: 9781489926968
- Erscheinungsdatum: 11.11.2013
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 38 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Englisch
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