Адаптивные алгоритмы оценивания (сходимость, оптимальность, стабильность)

Рассматриваются адаптивные алгоритмы оценивания для вычисления рекуррентных оценок в типовой регрессионной задаче. Доказывается сходимость этих алгоритмов и исследуется скорость сходимости. Указывается способ определения нелинейного преобразования невязки и выбора матрицы усиления в адаптивном алгоритме, обеспечивающих его асимптотическую оптимальность. Такой асимптотически оптимальный алгоритм соответствует рекуррентному варианту метода максимального правдоподобия. При неполной априорной информации о помехах находятся асимптотически оптимальные в минимаксном смысле алгоритмы и показывается связь со стабильным (робастным) оцениванием.