Г. К. Голубев, Р. З. Хасьминский, “Статистический подход к некоторым обратным задачам для уравнений в частных производных”, Пробл. передачи информ., 35:2 (1999), 51–66; Problems Inform. Transmission, 35:2 (1999), 136

Проблемы передачи информации

RUS ENG

ЖУРНАЛЫ ПЕРСОНАЛИИ ОРГАНИЗАЦИИ КОНФЕРЕНЦИИ СЕМИНАРЫ ВИДЕОТЕКА ПАКЕТ AMSBIB

JavaScript is disabled in your browser. Please switch it on to enable full functionality of the website

	Общая информация
	Последний выпуск
	Архив
	Импакт-фактор
	Правила для авторов

	Поиск публикаций
	Поиск ссылок

	RSS
	Последний выпуск
	Текущие выпуски
	Архивные выпуски
	Что такое RSS

Пробл. передачи информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
	Найти

Персональный вход:
Логин:
Пароль:
	Запомнить пароль
	Войти
	Забыли пароль?
	Регистрация

Проблемы передачи информации, 1999, том 35, выпуск 2, страницы 51–66 (Mi ppi442)

Эта публикация цитируется в 20 научных статьях (всего в 20 статьях)

Методы обработки сигналов

Статистический подход к некоторым обратным задачам для уравнений в частных производных

Г. К. Голубев, Р. З. Хасьминский

PDF полного текста (1146 kB) Список цитирования (20)

Список литературы:

PDF

HTML

Аннотация: Рассматриваются некоторые обратные задачи для уравнений Лапласа и теплопроводности. Предполагается, что решения уравнений наблюдаются в гауссовском белом шуме малой интенсивности. Задачей является восстановление гладких неизвестных граничных или начальных условий по наблюдениям решения в шуме. Показано, что минимаксные оценки второго порядка являются линейными при малой спектральной плотности шума.

Поступила в редакцию: 15.09.1998

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья

УДК: 621.391.1:519.27

Образец цитирования: Г. К. Голубев, Р. З. Хасьминский, “Статистический подход к некоторым обратным задачам для уравнений в частных производных”, Пробл. передачи информ., 35:2 (1999), 51–66; Problems Inform. Transmission, 35:2 (1999), 136–149

Цитирование в формате AMSBIB

\RBibitem{GolKha99}

\by Г.~К.~Голубев, Р.~З.~Хасьминский

\paper Статистический подход к~некоторым обратным задачам для уравнений в~частных производных

\jour Пробл. передачи информ.

\yr 1999

\vol 35

\issue 2

\pages 51--66

\mathnet{http://mi.mathnet.ru/ppi442}

\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=1728907}

\zmath{https://zbmath.org/?q=an:0947.35174}

\transl

\jour Problems Inform. Transmission

\yr 1999

\vol 35

\issue 2

\pages 136--149

Образцы ссылок на эту страницу:

https://www.mathnet.ru/rus/ppi442

https://www.mathnet.ru/rus/ppi/v35/i2/p51

Эта публикация цитируется в следующих 20 статьяx:

Parvaz S., Zakeri A., Aminataei A., “A Quasi Solution For a Nonlinear Inverse Stochastic Partial Differential Equation of Parabolic Type”, Bull. Iran Math. Soc., 2021
Nguyen Huy Tuan, Vo Anh Khoa, Phan Thi Khanh Van, Vo Van Au, “An Improved Quasi-Reversibility Method For a Terminal-Boundary Value Multi-Species Model With White Gaussian Noise”, J. Comput. Appl. Math., 384 (2021), 113176
Li H., Werner F., “Empirical Risk Minimization as Parameter Choice Rule For General Linear Regularization Methods”, Ann. Inst. Henri Poincare-Probab. Stat., 56:1 (2020), 405–427
Weidling F., Sprung B., Hohage T., “Optimal Convergence Rates For Tikhonov Regularization in Besov Spaces”, SIAM J. Numer. Anal., 58:1 (2020), 21–47
Hohmann D., Holzmann H., “Weighted Angle Radon Transform: Convergence Rates and Efficient Estimation”, Stat. Sin., 26:1 (2016), 157–175
Benhaddou R., Kulik R., Pensky M., Sapatinas T., “Multichannel Deconvolution With Long-Range Dependence: a Minimax Study”, J. Stat. Plan. Infer., 148 (2014), 1–19
Knapik B.T., Van der Vaart A.W., Van Zanten J.H., “Bayesian Recovery of the Initial Condition for the Heat Equation”, Commun. Stat.-Theory Methods, 42:7, SI (2013), 1294–1313
Ingster Yu.I., Sapatinas T., Suslina I.A., “Minimax Signal Detection in Ill-Posed Inverse Problems”, Ann. Stat., 40:3 (2012), 1524–1549
Pensky M., Sapatinas T., “On Convergence Rates Equivalency and Sampling Strategies in Functional Deconvolution Models”, Ann Statist, 38:3 (2010), 1793–1844
Petsa, A, “Minimax convergence rates under the L-p-risk in the functional deconvolution model”, Statistics & Probability Letters, 79:13 (2009), 1568
Pensky, M, “FUNCTIONAL DECONVOLUTION IN A PERIODIC SETTING: UNIFORM CASE”, Annals of Statistics, 37:1 (2009), 73
Cavalier L., “Nonparametric Statistical Inverse Problems”, Inverse Probl., 24:3 (2008), 034004
Lototsky S.V., “Optimal filtering of stochastic parabolic equations”, Recent Developments in Stochastic Analysis and Related Topics, 2004, 330–353
Johnstone I., Raimondo M., “Periodic Boxcar Deconvolution and Diophantine Approximation”, Ann. Stat., 32:5 (2004), 1781–1804
Golubev Y., “The Principle of Penalized Empirical Risk in Severely Ill-Posed Problems”, Probab. Theory Relat. Field, 130:1 (2004), 18–38
L. Cavalier, Yu. F. Golubev, O. V. Lepskiǐ, A. Tsybakov, “Block thresholding and sharp adaptive estimation in severely ill-posed inverse problems”, Теория вероятн. и ее примен., 48:3 (2003), 534–556 ; Theory Probab. Appl., 48:3 (2004), 426–446
Cavalier, L, “Oracle inequalities for inverse problems”, Annals of Statistics, 30:3 (2002), 843
Cavalier L. Tsybakov A., “Sharp Adaptation for Inverse Problems with Random Noise”, Probab. Theory Relat. Field, 123:3 (2002), 323–354
Kerkyacharian G., Picard D., “Thresholding Algorithms, Maxisets and Well-Concentrated Bases”, Test, 9:2 (2000), 283–328
Tsybakov A., “On the Best Rate of Adaptive Estimation in Some Inverse Problems”, Comptes Rendus Acad. Sci. Ser. I-Math., 330:9 (2000), 835–840

Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles

Статистика просмотров:
Страница аннотации:	589
PDF полного текста:	226
Список литературы:	90

Что такое QR-код?

Обратная связь:

Пользовательское соглашение

Регистрация посетителей портала

Логотипы