Главная » Просмотр файлов » Диссертация

Диссертация (1150844), страница 21

Файл №1150844 Диссертация (Структурные аппроксимации временных рядов) 21 страницаДиссертация (1150844) страница 212019-06-29СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 21)

Zhigljavsky A., Golyandina N., Gryaznov S. Deconvolution of a discrete uniformdistribution // Stat Probabil Lett. 2016. Vol. 118. P. 37–44.24. Kukush A., Markovsky I., Van Huffel S. Consistency of the structured totalleast squares estimator in a multivariate errors-in-variables model // Journal ofStatistical Planning and Inference. 2005. Vol. 133, no. 2.

P. 315–358.25. The element-wise weighted total least-squares problem / Ivan Markovsky,Maria Luisa Rastello, Amedeo Premoli et al. // Computational Statistics &Data Analysis. 2006. Vol. 50, no. 1. P. 181–209.26. De Moor B. Total least squares for affinely structured matrices and the noisyrealization problem // IEEE Transactions on Signal Processing. 1994. Vol. 42,no. 11. P. 3104–3113.27.

Звонарев Н. К. Поиск весов в задаче взвешенной аппроксимации временнымрядом конечного ранга // Вестник Санкт-Петербургского университета. Се­рия 1. Математика. Механика. Астрономия. 2016. Т. 3, № 4.28. Zvonarev N., Golyandina N. Iterative algorithms for weighted and unweightedfinite-rank time-series approximations // Statistics and Its Interface. 2017.Vol. 10, no. 1. P. 5–18.29. Звонарев Н., Голяндина Н. Итеративные алгоритмы взвешенной аппрок­симации рядами конечного ранга // System Identification And ControlProblems.

SICPRO’15. 2015. P. 1371–1394.30. Zvonarev N., Golyandina N. Modified Gauss-Newthon method in low-rank signalestimation. arXiv:1803.01419.31. Hall M. Combinatorial Theory. Wiley-Interscience, 1998.14932. Usevich K. On signal and extraneous roots in singular spectrum analysis //Statistics and Its Interface.

2010. Vol. 3, no. 3. P. 281–295.33. Heinig G., Rost. Algebraic Methods for Toeplitz-like Matrices and Operators(Operator Theory: Advances and Applications). Birkhäuser Verlag, 1985.34. Stewart G. On scaled projections and pseudoinverses // Linear Algebra and itsApplications. 1989. jan. Vol. 112. P. 189–193.35. Nocedal J., Wright S. Numerical optimization. Springer Science & BusinessMedia, 2006.36.

Golub G., Pereyra V. Separable nonlinear least squares: the variable projectionmethod and its applications // Inverse problems. 2003. Vol. 19, no. 2. P. R1.37. Gillard J., Zhigljavsky A. Weighted norms in subspace-based methods for timeseries analysis // Numerical Linear Algebra with Applications. 2016. Vol. 23,no. 5. P.

947–967.38. Lewis A. S., Malick J. Alternating projections on manifolds // Mathematics ofOperations Research. 2008. Vol. 33, no. 1. P. 216–234.39. Bounds for the rank of the sum of two matrices : Rep. / Boeing ScientificResearch Labs Seattle WA ; Executor: George Marsaglia : 1964.40. Power Sums, Gorenstein Algebras, and Determinantal Loci / A. Iarrobino,A.

Iarrobino, V. Kanev, S.L. Kleiman. Lecture Notes in Mathematics. SpringerBerlin Heidelberg, 1999.41. Shiryaev A. N. Convergence of probability measures. central limit theorem //Probability-1. Springer, 2016. P. 373–460.42. Kay S. M.

Fundamentals of Statistical Signal Processing, Volume I: EstimationTheory (v. 1). Prentice Hall, 1993.43. Davis P. J. Circulant matrices. American Mathematical Soc., 2012.44. Graillat S., Ménissier-Morain V. Compensated Horner scheme in complexfloating point arithmetic // Proceedings of the 8th Conference on Real Numbersand Computers, Santiago de Compostela, Spain. 2008.

P. 133–146.15045. Brent R. P. Algorithms for Minimisation without Derivatives (AutomaticComputation). Prentice Hall, 1972.46. Kiefer J. Sequential minimax search for a maximum // Proceedings of theAmerican Mathematical Society. 1953. mar. Vol. 4, no. 3. P. 502–502.47. Gillard J., Zhigljavsky A. Optimization challenges in the structured low rankapproximation problem // Journal of Global Optimization. 2013. Vol.

57, no. 3.P. 733–751.48. Chu M. T., Funderlic R. E., Plemmons R. J. Structured low rank approxima­tion // Linear Algebra and its Applications. 2003. Vol. 366, no. 0. P. 157 – 172.Special issue on Structured Matrices: Analysis, Algorithms and Applications.49. Verbyla A. A note on the inverse covariance matrix of the autoregressiveprocess // Australian & New Zealand Journal of Statistics.

1985. Vol. 27,no. 2. P. 221–224.50. Kullback S., Leibler R. A. On information and sufficiency // The annals ofmathematical statistics. 1951. Vol. 22, no. 1. P. 79–86.51. Duchi J. Derivations for linear algebra and optimization // Berkeley, California.2007.52. Amari S.-i., Nagaoka H.

Methods of information geometry, volume 191 oftranslations of mathematical monographs // American Mathematical Society.2000. Vol. 13.53. Theodoridis S. Machine learning: a Bayesian and optimization perspective.Academic Press, 2015.54. Гавурин М., Малоземов В. Экстремальные задачи с линейными ограниче­ниями. Учебное пособие. 1984.55. A limited memory algorithm for bound constrained optimization /Richard H. Byrd, Peihuang Lu, Jorge Nocedal, Ciyou Zhu // SIAM Journalon Scientific Computing.

1995. sep. Vol. 16, no. 5. P. 1190–1208.56. Korobeynikov A. Computation- and space-efficient implementation of SSA //151Statistics and Its Interface. 2010. Vol. 3, no. 3. P. 357–368.57. Von Neumann J. Functional Operators: The Geometry of Orthogonal Spaces.Annals of Mathematics Studies. Princeton University Press, 1950.58. Meyer C. D.

Matrix analysis and applied linear algebra. SIAM: Society forIndustrial and Applied Mathematics, 2001.59. Optimal rates of convergence of matrices with applications / Heinz H. Bauschke,J. Y. Bello Cruz, Tran T. A. Nghia et al. arXiv : math.OC/1407.0671v1.60. Belousov S. L. Tables of Normalized Associated Legendre Polynomials:Mathematical Tables Series. Pergamon, 2014.61. Golyandina N. On the choice of parameters in singular spectrum analysisand related subspace-based methods // Stat. Interface.

2010. Vol. 3, no. 3.P. 259–279.62. Two-exponential models of gene expression patterns for noisy experimentaldata / Theodore Alexandrov, Nina Golyandina, David Holloway et al.arXiv:1704.00351v1.63. Gardner G., Harvey A. C., Phillips G. D. A. Algorithm AS 154: An algorithm forexact maximum likelihood estimation of autoregressive-moving average modelsby means of kalman filtering // Applied Statistics. 1980. Vol.

29, no. 3. P. 311.64. Andrews D., Herzberg A. Data: a collection of problems from many fields forthe student and research worker. Springer series in statistics. Springer-Verlag,1985.65. Golyandina N., Shlemov A. Variations of singular spectrum analysis forseparability improvement: non-orthogonal decompositions of time series.arXiv:1308.4022v2.66. Schwarz G. Estimating the dimension of a model // The Annals of Statistics.1978. mar.

Vol. 6, no. 2. P. 461–464.67. Velasco C., Lobato I. N. et al. A simple and general test for white noise //Econometric Society 2004 Latin American Meetings. No. 112. 2004..

Характеристики

Тип файла
PDF-файл
Размер
1,22 Mb
Высшее учебное заведение

Список файлов диссертации

Свежие статьи
Популярно сейчас
Как Вы думаете, сколько людей до Вас делали точно такое же задание? 99% студентов выполняют точно такие же задания, как и их предшественники год назад. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6381
Авторов
на СтудИзбе
308
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее