Методы рандомизированного машинного обучения для генерации ансамблей случайных данных с заданными числовыми характеристиками

Рассматривается задача генерации случайных ансамблей данных с заданными числовыми характеристиками. Развивается метод ее решения, использующий процедуры рандомизированного машинного обучения, которые строятся на последовательности задач функционального энтропийно-линейного программирования. В качестве ограничений в них рассматриваются нормированные моменты. Задача генерации сводится к системе нелинейных уравнений с интегральными компонентами. Адаптируется разработанный авторами асимптотический аналитический метод преобразования указанных уравнений к системе уравнений с полиномиальной левой частью. Развитые аналитические методы применены для генерации случайных ансамблей данных, прогнозирующих динамику стоимости финансовых активов.