Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Penalizační metody ve stochastické optimalizaci
Kálosi, Szilárd ; Branda, Martin (vedoucí práce) ; Kaňková, Vlasta (oponent)
Předložená práce se zabývá penalizační metodou ve stochastické opti- malizaci. Hlavním cílem práce je studium penalizačních metod v deterministické optimalizaci, zejména exaktních penalizačních metod, za účelem rozšíření penal- izačních metod ve stochastické optimalizaci. Za tímto účelem ukážeme ekviva- lenci výchozího deterministického nelineárního a odpovídajícího penalizačního problému používajícího libovolnou vektorovou normu jako penalizační funkci, a to pro konvexní a invexní funkce vyskytující se v problémech. Získané věty jsou následně aplikovány na problémech s mnohonásobným pravděpodobnostním omezením s konečně diskrétním pravděpodobnostním rozdělením k dokázání asymp- totické ekvivalence stochastického a odpovídajícího penalizačního problému. Prak- tické použití nově získaných metod je demonstrováno v numerické studii, ve které je rovněž poskytnuto srovnání s ostatnými přístupy. 1
Asymptotické vlastnosti intervalových statistik
Vajda, Igor ; van der Meulen, E. C.
Toto je pokračování naší předchozí práce pojednávající o jednoduchých intervalových statistikách. Zde uvažujeme obecné intervalové m-statistiky. Zavádíme nové intervalové statistiky vyjadřující neshodu hypotetických a empirických distribucí. Dokazujeme, že tyto nové statistiky jsou asymptoticky ekvivalentní se všemi intervalovými statistikami známými z literatury. Obecná asymptotická ekvivalence tohoto typu je nový výsledek se zajímavými aplikacemi.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.