О минимаксном оценивании в сингулярных неопределенно-стохастических моделях

Рассмотрена задача минимаксной параметрической идентификации многомерной неопределенно-стохастической линейной модели в условиях неполной априорной информации о первых двух моментных характеристиках параметров модели. Показано, что с помощью регуляризации исходного среднеквадратического критерия, минимаксная задача сводится к двойственной без каких-либо дополнительных предположений о невырожденности матриц, принадлежащих множеству неопределенности. Полученные результаты проиллюстрированы на конкретных примерах сингулярных моделей.

Статья представлена к публикации членом редколлегии: В. А. Лотоцкий