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J-GLOBAL ID：201702250456128607   整理番号：17A1455868

ランダム点における無雑音観測からの関数のノンパラメトリック推定【Powered by NICT】

Nonparametric estimation of a function from noiseless observations at random points

著者 (5件)： Bauer Benedikt (Fachbereich Mathematik, Technische Universitaet Darmstadt, Schlossgartenstrasse 7, 64289 Darmstadt, Germany) ,  Devroye Luc (School of Computer Science, McGill University, 3450, rue University, Montreal (QC), Canada H3A 2K6) ,  Kohler Michael (Fachbereich Mathematik, Technische Universitaet Darmstadt, Schlossgartenstrasse 7, 64289 Darmstadt, Germany) ,  Krzyzak Adam (Department of Computer Science and Software Engineering, Concordia University, 1455, boul. de Maisonneuve ouest, Montreal (QC), Canada H3G 1M8,) ,  Walk Harro (Fachbereich Mathematik, Universitaet Stuttgart, Pfaffenwaldring 57, 70569 Stuttgart, Germany)
資料名： Journal of Multivariate Analysis  (Journal of Multivariate Analysis)
巻： 160  ページ： 93-104  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0675A  ISSN： 0047-259X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ランダムに選択した点での関数値のn無雑音観測からの関数を推定する問題を研究した。これらの点はこの単位立方体上の零から離れた有界と外部消滅が密度ランダム変数の独立したコピーした。推定すべき関数を(p , C)-平滑であると仮定した,すなわち,(概略)は連続的に微分可能なp倍であった。著者らの主要な結果は,適切に定義されたスプライン推定の上限ノルム誤差は{ln(n)/n}p/d任意のpとdの確率における有界であり,収束の速度はミニマックスの意味で最適なことである。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *音響 ,  微分 ,  スプライン ,  *雑音 ,  ノルム ,  *ノンパラメトリック法
準シソーラス用語： ランダム変数 ,  有界 ,  六面体 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 多変量散乱データ近似 ,  収束率 ,  上限ノルム誤差

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 雑音 ,  観測 ,  関数 ,  パラメトリック推定