Минимаксное апостериорное оценивание марковских процессов с конечным числом состояний

Рассмотрен ряд задач оценивания (фильтрации и идентификации) в системах наблюдения, описывающих марковские процессы с конечным числом состояний. Матрицы интенсивностей переходов и плана наблюдений являются случайными с неизвестным распределением, принадлежащим некоторому классу. В качестве критериев качества выступают условные математические ожидания относительно доступных наблюдений некоторых квадратических функций ошибок оценок. Исследуемые задачи оценивания заключаются в построении оценок, минимизирующих условные средние потери, соответствующие наихудшему распределению пары “матрица интенсивностей переходов – матрица плана наблюдений” из множества допустимых распределений. Для соответствующих минимаксных задач доказано существование седловых точек и выведен вид соответствующих минимаксных оценок.