Книга "Sequential Stochastic Optimization" представляет собой разработанную математиками и прикладными исследователями структуру, в которой стохастические задачи оптимизации могут быть сформулированы и решены. Предлагая много материала, который либо новый, либо ранее не появлялся в книжной форме, она ясно излагает унифицированную теорию оптимальной остановки и оптимального последовательного управления стохастическими процессами. Книга тщательно организована таким образом, чтобы предполагалось мало предварительных знаний по данной теме; единственными предпосылками являются обычный курс теории вероятностей на уровне аспирантуры и некоторое знакомство с дискретными мартингалами. Основные темы, рассмотренные в "Sequential Stochastic Optimization", включают: * Основные понятия, такие как существенный супремум, точки остановки, доступность, мартингалы и супермартингалы, индексированные INd. * Условия, которые обеспечивают интегрируемость некоторых супремумов частичных сумм массивов независимых случайных величин. * Общая теория оптимальной остановки для процессов, индексированных Ind. * Структурные свойства потоков информации. * Последовательная выборка и теория оптимального последовательного управления. * Многорукие бандиты, марковские цепи и оптимальное переключение между случайными блужданиями.
Электронная Книга «Sequential Stochastic Optimization» написана автором R. Cairoli в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118164402
Описание книги от R. Cairoli
Sequential Stochastic Optimization provides mathematicians and applied researchers with a well-developed framework in which stochastic optimization problems can be formulated and solved. Offering much material that is either new or has never before appeared in book form, it lucidly presents a unified theory of optimal stopping and optimal sequential control of stochastic processes. This book has been carefully organized so that little prior knowledge of the subject is assumed; its only prerequisites are a standard graduate course in probability theory and some familiarity with discrete-parameter martingales. Major topics covered in Sequential Stochastic Optimization include: * Fundamental notions, such as essential supremum, stopping points, accessibility, martingales and supermartingales indexed by INd * Conditions which ensure the integrability of certain suprema of partial sums of arrays of independent random variables * The general theory of optimal stopping for processes indexed by Ind * Structural properties of information flows * Sequential sampling and the theory of optimal sequential control * Multi-armed bandits, Markov chains and optimal switching between random walks
