「最適停止」の版間の差分
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結合分布が既知である確率変数列 <math>X_1, X_2, \cdots \,</math>,と実数値利得関数列<math>y_0, \ y_1(x_1), \,</math> <math> \ y_2(x_1, x_2), \,</math> <math> \cdots, \ y_{\infty}(x_1, x_2,\dots) \,</math>に対して, 逐次に確率変数列<math>X_1 \,</math>, <math>X_2 \,</math>, <math>\cdots \,</math>を観測し, 各<math>n \,</math>段階において<math>X_1=x_1, X_2=x_2, \cdots, X_n=x_n \,</math>を観測後に観測を停止して利得<math>y_n(x_1, \dots, x_n) \,</math>を得るか, 継続して<math>X_{n+1} \,</math>を観測するかを決定を下す.このとき, 期待利得を最大にする(もしくは期待費用を最小化する)停止時刻を求めるのが最適停止問題である. | 結合分布が既知である確率変数列 <math>X_1, X_2, \cdots \,</math>,と実数値利得関数列<math>y_0, \ y_1(x_1), \,</math> <math> \ y_2(x_1, x_2), \,</math> <math> \cdots, \ y_{\infty}(x_1, x_2,\dots) \,</math>に対して, 逐次に確率変数列<math>X_1 \,</math>, <math>X_2 \,</math>, <math>\cdots \,</math>を観測し, 各<math>n \,</math>段階において<math>X_1=x_1, X_2=x_2, \cdots, X_n=x_n \,</math>を観測後に観測を停止して利得<math>y_n(x_1, \dots, x_n) \,</math>を得るか, 継続して<math>X_{n+1} \,</math>を観測するかを決定を下す.このとき, 期待利得を最大にする(もしくは期待費用を最小化する)停止時刻を求めるのが最適停止問題である. | ||
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| + | 詳しくは[[《最適停止》|基礎編：最適停止]]を参照. | ||
2007年8月8日 (水) 21:24時点における版
【さいてきていし (optimal stopping)】
結合分布が既知である確率変数列 ,と実数値利得関数列 に対して, 逐次に確率変数列, , を観測し, 各段階においてを観測後に観測を停止して利得を得るか, 継続してを観測するかを決定を下す.このとき, 期待利得を最大にする(もしくは期待費用を最小化する)停止時刻を求めるのが最適停止問題である.
詳しくは基礎編：最適停止を参照.