Достижимые информационные границы в задаче адаптивного управления нелинейными стохастическими системами при непараметрической неопределенности

Рассматривается задача адаптивной стабилизации дискретного нелинейного стохастического объекта. Неопределенность описывается классом функций, удовлетворяющих условию Гельдера с заданной степенью гладкости $s>0$. Устанавливаются информационные неравенства, указывающие асимптотически минимаксные нижние границы для среднеквадратической ошибки стабилизации. Обсуждается достижимость этих границ, приводится оптимальный алгоритм адаптивного управления.