Стохастическая аппроксимация и рекуррентное оценивание Невельсон М.Б., Хасьминский Р.З.

Книга посвящена последовательным методам решения класса задач, к которым относится, например, задача нахождения точки максимума функции, если каждое измеренное значение этой функции содержит случайную ошибку. Некоторые основные процедуры стохастической аппроксимации исследованы с единой точки зрения - с точки зрения теории марковских процессов и мартингалов. Рассмотрены примеры приложения доказанных теорем к некоторым задачам теории оценивания, теории обучения и теории управления, а также к некоторым задачам передачи информации при наличии обратной связи.
Книга рассчитана на студентов, аспирантов, инженеров и научных сотрудников, специализирующихся в области математической статистики, теории случайных процессов и их приложений.