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随机扰动梯度近似中的矩收敛率
引用本文:刘传才.随机扰动梯度近似中的矩收敛率[J].福州大学学报(自然科学版),2002,30(1):28-32.
作者姓名:刘传才
作者单位:福州大学信息科学与技术学院,福建,福州,350002
基金项目:福建省自然科学基金资助项目 (F0 0 0 13 ),福州大学科技发展基金资助项目 (XKJ(QD) - 0 12 1)
摘    要:采用递归估计器的序列求函数的最小值 ,并扩展了Spall的同步扰动随机近似方法 ,进而提出随机扰动梯度近似算法 .对于任意的 1≤q<∞ ,可用估计误差的范数Lq 来度量收敛率 ,序列的收敛速度为O(n- 2 ) ,( >0 ) .在最小点上 ,若代价函数的Hessian矩阵的所有本征值都在 1 2的右面 ,则误差指数 2可任意地接近 1 2 ,并且代价函数足够光滑 ,还可使用导数的高阶近似

关 键 词:L混合过程    极限定理  线性随机系统
文章编号:1000-2243(2002)01-0028-05
修稿时间:2001年2月13日

Convergence rate of moments for stochastic perturbation gradient approximation
LIU Chuan-cai.Convergence rate of moments for stochastic perturbation gradient approximation[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2002,30(1):28-32.
Authors:LIU Chuan-cai
Institution:LIU Chuan-cai (College of Information Science and Technology, Fuzhou University, Fuzhou, Fujian 350002, China)
Abstract:
Keywords:L-mixing processes  moments  limit theorem  linear stochastic systems
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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