113 S. Inside very clean. DMV-Seminar Bd. 17. The workshop organized by the Gesellschaft f�r mathem. Forschung in cooperation with the Deutsche Mathematik-Vereinigung (German Mathematics Society) are intended to help, in particular, students and younger mathematicians, to obtain an introduction to fields of current research. Through the means of these well-organized seminars, scientists from other fields can also be introduced to new mathematical ideas. The publication of these workshops on the series DMV SEMINAR will make the material available to an even larger audience. Englisch B13-02-02F|227 c|7219DB Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 444 24x17 cm. Paperback in good condition. Edges very easily rubbed.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo

Stochastic approximation and optimization of random systems.

Editor

Birkh�user, Basel/Boston/Berlin

Fecha de publicaci�n

1992

Idioma

Ingl�s

ISBN 10

3764327332

ISBN 13

9783764327330

Encuadernaci�n

Encuadernaci�n de tapa blanda

Estado

Gut

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Sinopsis

The DMV seminar "Stochastische Approximation und Optimierung zufalliger Systeme" was held at Blaubeuren, 28. 5. -4. 6. 1989. The goal was to give an approach to theory and application of stochas� tic approximation in view of optimization problems, especially in engineering systems. These notes are based on the seminar lectures. They consist of three parts: I. Foundations of stochastic approximation (H. Walk); n. Applicational aspects of stochastic approximation (G. PHug); In. Applications to adaptation :ugorithms (L. Ljung). The prerequisites for reading this book are basic knowledge in probability, mathematical statistics, optimization. We would like to thank Prof. M. Barner and Prof. G. Fischer for the or� ganization of the seminar. We also thank the participants for their cooperation and our assistants and secretaries for typing the manuscript. November 1991 L. Ljung, G. PHug, H. Walk Table of contents I Foundations of stochastic approximation (H. Walk) �1 Almost sure convergence of stochastic approximation procedures 2 �2 Recursive methods for linear problems 17 �3 Stochastic optimization under stochastic constraints 22 �4 A learning model; recursive density estimation 27 �5 Invariance principles in stochastic approximation 30 �6 On the theory of large deviations 43 References for Part I 45 11 Applicational aspects of stochastic approximation (G. PHug) �7 Markovian stochastic optimization and stochastic approximation procedures 53 �8 Asymptotic distributions 71 �9 Stopping times 79 �1O Applications of stochastic approximation methods 80 References for Part II 90 III Applications to adaptation algorithms (L.

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