Аннотация:
Статья является первой частью цикла, посвященного проблеме численного
решения задачи оптимальной фильтрации состояний марковских скачкообразных
процессов (МСП) по наблюдениям в присутствии аддитивных и мультипликативных
винеровских шумов. Данная задача решается путем временной
дискретизации наблюдений и их последующей обработки. Как оптимальные,
так и субоптимальные оценки в этом случае выражаются через многомерные
интегралы гауссовских плотностей по некоторым смешивающим распределениям.
В данной работе исследуется влияние точности схем численного интегрирования
на качество получаемых приближенных оценок. Задача сводится к характеризации
близости случайных последовательностей, порождаемых некоторыми рекуррентными
соотношениями. В статье представлена псевдометрика, описывающая это
расстояние, а также доказано утверждение о ее влиянии на локальную и глобальную
точность аппроксимации решения исходной задачи фильтрации.
Ключевые слова:марковский скачкообразный процесс, оптимальная фильтрация, аддитивные и мультипликативные шумы в наблюдениях, стохастическое дифференциальное уравнение, аналитическая и численная аппроксимация.