Empirical estimates in stochastic optimization via distribution tails
"Classical" optimization problems depending on a probability measure belong mostly to nonlinear deterministic optimization problems that are, from the numerical point of view, relatively complicated. On the other hand, these problems fulfil very often assumptions giving a possibility to replace the "underlying" probability measure by an empirical one to obtain "good" empirical estimates of the opt…
Tvůrce
- Kaňková, Vlasta
Předmět
- stochastic programming problems
- stability
- Wasserstein metric
- L1 norm
- Lipschitz property
- empirical estimates
- convergence rate
- exponential tails
- heavy tails
- Pareto distribution
- …
Typ položka
- model:article
Tvůrce
- Kaňková, Vlasta
Předmět
- stochastic programming problems
- stability
- Wasserstein metric
- L1 norm
- Lipschitz property
- empirical estimates
- convergence rate
- exponential tails
- heavy tails
- Pareto distribution
- …
Typ položka
- model:article
Poskytovatelská instituce
Agregátor
Výrok o právech tohoto položka (není-li uvedeno jinak)
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Práva
- policy:public
Místo–čas
- [459]-471
Zdroj
- Kybernetika | 2010 Volume:46 | Number:3
Identifikátor
- https://cdk.lib.cas.cz/client/handle/uuid:a300914e-00bc-405b-aa78-9cd1348d41aa
- uuid:a300914e-00bc-405b-aa78-9cd1348d41aa
- uuid:a300914e-00bc-405b-aa78-9cd1348d41aa
Formát
- bez média
- svazek
Jazyk
- eng
- eng
Země původu
- Czech Republic
Název kolekce
Poprvé zveřejněno na Europeana
- 2021-05-21T06:43:45.539Z
Poslední aktualizace od poskytující instituce
- 2021-12-25T05:07:51.358Z