Асимптотические свойства квазиоптимальных алгоритмов стохастической аппроксимации при неизвестной плотности помех

Рассматривается классическая задача стохастической аппроксимации, состоящая в рекуррентном формировании последовательности оценок корня функции регрессии по зашумленным наблюдениям ее значений. Помехи предполагаются случайными и независимыми с общей плотностью распределения, которая априори неизвестна. Для одномерного случая исследуется адаптивная версия асимптотически оптимального алгоритма, основанного на текущей аппроксимации оптимальной функции преобразования наблюдений.