Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Applications (Stochastic Modelling and Applied Probability, 35)
Kushner, Harold; Yin, G. George
ISBN 10: 0387008942 ISBN 13: 9780387008943
Edité par Springer, 2003
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Synopsis :
The book presents a thorough development of the modern theory of stochastic approximation or recursive stochastic algorithms for both constrained and unconstrained problems. The assumptions and proof methods are designed to cover the needs of recent applications. The development proceeds from simple to complex problems, allowing the underlying ideas to be more easily understood. Many examples illustrate the application of the theory. This second edition is a thorough revision, although the main features and the structure remain unchanged. It contains many additional applications and results, and more detailed discussion.
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Détails bibliographiques
Titre : Stochastic Approximation and Recursive ...
Éditeur : Springer
Date d'édition : 2003
Reliure : Couverture rigide
Etat : New
Edition : 2ème Édition
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Stochastic approximation and recursive algorithms and applications.
ISBN 10 : 0387008942
ISBN 13 : 9780387008943
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2. ed. Oktav. XXII, 474 S. graph. Darst. OPb. Ausgesondertes Bibliotheksexemplar mit Aufkleber auf Buchrücken sowie Besitzvermerk auf Vortitel. Sonst sehr gut erhaltenes Exemplar. Applications of mathematics, 35. N° de réf. du vendeur 13898CB
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Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Applications (2003)
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Springer July 2003, 2003
ISBN 10 : 0387008942
ISBN 13 : 9780387008943
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Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Applications (Stochastic Modelling and Applied Probability, 35)
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ISBN 10 : 0387008942
ISBN 13 : 9780387008943
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Etat : Very Good. 2. Very Good; Hardcover; Light wear to the covers; Unblemished textblock edges; The endpapers and all text pages are clean and unmarked; The binding is excellent with a straight spine; This book will be shipped in a sturdy cardboard box with foam padding; Medium Format (8.5" - 9.75" tall); Tan and yellow covers with title in yellow lettering; 2nd Edition; 2003, Springer-Verlag Publishing; 500 pages; "Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Applications (Stochastic Modelling and Applied Probability, 35)," by Harold Kushner & G. George Yin. N° de réf. du vendeur SKU-044AT02105011
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Gebunden. Etat : New. This book presents a thorough development of the modern theory of stochastic approximation or recursive stochastic algorithms for both constrained and unconstrained problems. This second edition is a thorough revision, although the main features and stru. N° de réf. du vendeur 458427650
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ISBN 10 : 0387008942
ISBN 13 : 9780387008943
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Buch. Etat : Neu. Neuware - The basic stochastic approximation algorithms introduced by Robbins and MonroandbyKieferandWolfowitzintheearly1950shavebeenthesubject of an enormous literature, both theoretical and applied. This is due to the large number of applications and the interesting theoretical issues in the analysis of 'dynamically de ned' stochastic processes. The basic paradigm is a stochastic di erence equation such as = + Y , where takes n+1 n n n n its values in some Euclidean space, Y is a random variable, and the 'step n size' > 0 is small and might go to zero as n . In its simplest form, n is a parameter of a system, and the random vector Y is a function of n 'noise-corrupted' observations taken on the system when the parameter is set to . One recursively adjusts the parameter so that some goal is met n asymptotically. Thisbookisconcernedwiththequalitativeandasymptotic properties of such recursive algorithms in the diverse forms in which they arise in applications. There are analogous continuous time algorithms, but the conditions and proofs are generally very close to those for the discrete time case. The original work was motivated by the problem of nding a root of a continuous function g ( ), where the function is not known but the - perimenter is able to take 'noisy' measurements at any desired value of . Recursive methods for root nding are common in classical numerical analysis, and it is reasonable to expect that appropriate stochastic analogs would also perform well. N° de réf. du vendeur 9780387008943
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