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System Identification Using Regular and Quantized Observations: Applications of Large Deviations Principles (SpringerBriefs in Mathematics) - Tapa blanda
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This brief presents characterizations of identification errors under a probabilistic framework when output sensors are binary, quantized, or regular. By considering both space complexity in terms of signal quantization and time complexity with respect to data window sizes, this study provides a new perspective to understand the fundamental relationship between probabilistic errors and resources, which may represent data sizes in computer usage, computational complexity in algorithms, sample sizes in statistical analysis and channel bandwidths in communications.
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'This brief presents characterizations of identification errors under a probabilistic framework when output sensors are binary, quantized, or regular. By considering both space complexity in terms of signal quantization and time complexity with respect to data window sizes, this study provides a new perspective to understand the fundamental relationship between probabilistic errors and resources, which may represent data sizes in computer usage, computational complexity in algorithms, sample sizes in statistical analysis and channel bandwidths in communications.
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System Identification Using Regular and Quantized Observations: Applications of Large Deviations Principles (Springer Briefs in Mathematics)
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System Identification Using Regular and Quantized Observations
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System Identification Using Regular and Quantized Observations: Applications of Large Deviations Principles
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System Identification Using Regular and Quantized Observations : Applications of Large Deviations Principles
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This brief presents characterizations of identification errors under a probabilistic framework when output sensors are binary, quantized, or regular. By considering both space complexity in terms of signal quantization and time complexity with respect to data window sizes, this study provides a new perspective to understand the fundamental relationship between probabilistic errors and resources, which may represent data sizes in computer usage, computational complexity in algorithms, sample sizes in statistical analysis and channel bandwidths in communications. Nº de ref. del artículo: 9781461462910
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System Identification Using Regular and Quantized Observations: Applications of Large Deviations Principles (SpringerBriefs in Mathematics)
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