随机逼近与递归算法及其在金融分析和机器学习中的应用
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更新于2024-08-01
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"Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Applications" 是一本由Harold J. Kushner和George George Yin在2003年合著的书籍,它深入探讨了随机逼近理论及其在多个领域的应用,如随机优化、机器学习、金融分析以及系统控制等。书中包含了丰富的数学模型、信号处理和图像合成、随机建模以及应用概率等内容,为相关领域的学者和实践者提供了宝贵的理论基础和实际案例。
随机逼近(Stochastic Approximation)是一种统计和计算方法,用于在不确定性和随机性环境中近似解决复杂的数学问题。这种方法的核心在于通过迭代过程逐步接近目标解,每次迭代通常基于之前步骤的观测结果进行调整。Kushner和Yin的著作在第二版中详尽地阐述了这一概念,并通过31个图表帮助读者更好地理解这些算法的工作原理。
在机器学习领域,随机逼近经常被用于优化算法,例如随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD),它在训练大规模数据集的神经网络和其他模型时表现出高效性。相比于传统的梯度下降,SGD利用每个样本的梯度来更新模型参数,从而减少了计算复杂度并加快了收敛速度。
金融分析中,随机逼近可用于动态投资策略的优化,例如在资产组合的选择和风险管理中,考虑到市场的随机波动,投资者可能需要使用随机方法来调整投资组合权重,以实现最优预期回报。
在系统控制中,随机逼近算法被应用于非线性系统的状态估计和控制器设计,尤其是在存在噪声和不确定性的情况下。例如,卡尔曼滤波(Kalman Filter)就是一种著名的随机逼近方法,它能有效地估计动态系统的状态,即使系统受到随机干扰。
此外,书中还涵盖了随机力学、随机介质的应用、随机建模以及生命科学中的随机模型等主题,这些内容反映了随机逼近理论在物理、生物科学以及工程学等多个领域的广泛影响力。作者B. Rozovskii和M. Yor等人组成的顾问团队进一步确保了这本书的专业性和权威性。
《Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Applications》是理解和应用随机逼近理论的权威资源,不仅适合数学、计算机科学和工程学的研究生作为教材,也是研究人员和专业工程师的重要参考书目,为他们在面对现实世界中的随机性和不确定性时提供理论指导和实用工具。
2019-06-14 上传
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hanks99
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