Abstract
В данной работе сформулированы требования по выбору аппроксимационного базиса при построении экономичных оптимизированных вычислительных (компьютерных) функциональных алгоритмов приближения вероятностной плотности по заданной выборке, при этом особое внимание уделено свойствам устойчивости и аппроксимации используемых базисов. Показано, что с точки зрения выполнения сформулированных требований и возможности построения конструктивных подходов к условной оптимизации используемых численных схем наилучшими качествами обладают мультилинейная аппроксимация и соответствующий ей специальный частный случай для одновременно ядерных и проекционных вычислительных алгоритмов непараметрической оценки плотности - многомерный аналог полигона частот. In this paper we formulate the requirements for choosing approximation bases in constructing cost-effective optimized computational (numerical) functional algorithms for approximating probability densities for a given sample, with special attention to stability and approximation of the bases. It is shown that to meet the requirements and construct efficient approaches to conditional optimization of the numerical schemes, the best choice is a multi-linear approximation and a corresponding special case for both kernel and projection computational algorithms for nonparametric density estimation, which is a multidimensional analogue of the frequency polygon.
Published Version
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call