Последовательное управление по неполным данным: Байесовский подход » MIRLIB.RU - ТВОЯ БИБЛИОТЕКА
Регистрация
Holography: Principles and Applications (2025) Holography: Principles and Applications (2025) Ethics and Biomedical Engineering: Facing Global Health Emergencies Ethics and Biomedical Engineering: Facing Global Health Emergencies Optimization and Computing using Intelligent Data-Driven Approaches for Decision-Making: Artificial Intelligence Applications Optimization and Computing using Intelligent Data-Driven Approaches for Decision-Making: Artificial Intelligence Applications Optimization and Computing using Intelligent Data-Driven Approaches for Decision-Making: Optimization Applications Optimization and Computing using Intelligent Data-Driven Approaches for Decision-Making: Optimization Applications C++ & Python for Beginners - 20th Edition 2024 C++ & Python for Beginners - 20th Edition 2024 Читець у ранковому експресі Читець у ранковому експресі Природа України. Рослини України Природа України. Рослини України Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке Learn Data Science Using Python: A Quick-Start Guide Learn Data Science Using Python: A Quick-Start Guide Optimizing Generative AI Workloads for Sustainability: Balancing Performance and Environmental Impact in Generative AI Optimizing Generative AI Workloads for Sustainability: Balancing Performance and Environmental Impact in Generative AI Золотые ключи (Русские народные загадки) Золотые ключи (Русские народные загадки) Родина Родина Тихое утро Тихое утро Белый пудель (1989) Белый пудель (1989) Пастушья радуга (Латышские народные сказки) Пастушья радуга (Латышские народные сказки) Соловьята (1983) Соловьята (1983)
Holography: Principles and Applications (2025) Holography: Principles and Applications (2025) Ethics and Biomedical Engineering: Facing Global Health Emergencies Ethics and Biomedical Engineering: Facing Global Health Emergencies Optimization and Computing using Intelligent Data-Driven Approaches for Decision-Making: Artificial Intelligence Applications Optimization and Computing using Intelligent Data-Driven Approaches for Decision-Making: Artificial Intelligence Applications Optimization and Computing using Intelligent Data-Driven Approaches for Decision-Making: Optimization Applications Optimization and Computing using Intelligent Data-Driven Approaches for Decision-Making: Optimization Applications C++ & Python for Beginners - 20th Edition 2024 C++ & Python for Beginners - 20th Edition 2024 Читець у ранковому експресі Читець у ранковому експресі Природа України. Рослини України Природа України. Рослини України Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке Learn Data Science Using Python: A Quick-Start Guide Learn Data Science Using Python: A Quick-Start Guide Optimizing Generative AI Workloads for Sustainability: Balancing Performance and Environmental Impact in Generative AI Optimizing Generative AI Workloads for Sustainability: Balancing Performance and Environmental Impact in Generative AI Золотые ключи (Русские народные загадки) Золотые ключи (Русские народные загадки) Родина Родина Тихое утро Тихое утро Белый пудель (1989) Белый пудель (1989) Пастушья радуга (Латышские народные сказки) Пастушья радуга (Латышские народные сказки) Соловьята (1983) Соловьята (1983)
Категория: КНИГИ » УЧЕБНАЯ ЛИТЕРАТУРА
Последовательное управление по неполным данным: Байесовский подход
Добавил: Biber / 3-03-2018, 11:28 /
Последовательное управление по неполным данным: Байесовский подходНазвание: Последовательное управление по неполным данным: Байесовский подход
Автор: Коллектив авторов
Жанр: Пособие
Издательство: Наука
Год выпуска: 1982
Страниц: 258
Язык: Русский
Формат: djvu, pdf
Размер: 24 Mb


Книга посвящена одному из актуальных вопросов общей теории управления - последовательному управлению в условиях неполноты информации. Основные результаты относятся к случаю, когда в каждый момент времени имеется конечное число допустимых управлений, результаты управления представлены реализациями случайных величин, относительно распределения которых при заданном управлении имеется несколько существенно различающихся гипотез. Рассмотрение проводится в байесовской постановке.К такого рода ситуациям относятся задачи последовательного распределения ресурсов в условиях неполноты информации, задачи последовательного установления цен в условиях случайного спроса, задачи поиска и т. д. Сходные задачи известны в общей теории статистических решений и теории планирования эксперимента под названием задач о "двуруком бандите", а в теории автоматического регулирования - как задачи дуального управления.Книга рассчитана на специалистов по прикладной математике, теории вероятностей, математической экономике и теории управления.



Скачать Последовательное управление по неполным данным: Байесовский подход


ОТСУТСТВУЕТ ССЫЛКА/ НЕ РАБОЧАЯ ССЫЛКА ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ПИШИМ СЮДА!





[related-news]

Похожие публикации

    {related-news}
[/related-news]
Комментарии 0
Комментариев пока нет. Стань первым!