Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Applications, Fachbücher von Harold Kushner, G. George Yin

Das Buch "Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Applications" bietet eine umfassende Analyse der grundlegenden stochastischen Approximationsalgorithmen, die in den 1950er Jahren von Robbins, Monro, Kiefer und Wolfowitz entwickelt wurden. Diese Algorithmen sind sowohl theoretisch als auch praktisch von grosser Bedeutung, da sie in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden und interessante theoretische Fragestellungen zur Analyse dynamisch definierter stochastischer Prozesse aufwerfen. Der zentrale Fokus liegt auf stochastischen Differenzgleichungen, die es ermöglichen, Parameter eines Systems durch rekursive Anpassung zu optimieren, um asymptotisch bestimmte Ziele zu erreichen. Das Buch behandelt die qualitativen und asymptotischen Eigenschaften dieser rekursiven Algorithmen in ihren verschiedenen Anwendungsformen und bietet auch Einblicke in kontinuierliche Zeitalgorithmen, die eng mit den diskreten Zeitfällen verbunden sind. Die Autoren, Harold Kushner und G. George Yin, bringen ihre Expertise in der numerischen Analyse und stochastischen Methoden ein, um die Leistungsfähigkeit dieser Algorithmen zu demonstrieren.