Регуляризованные алгоритмы статистического оценивания функций

Предложены и исследованы регуляризованные алгоритмы решения задач фильтрации. При этом используются оптимальные с информационной точки зрения приближенные M-параметрические линейные представления искомых функций. Параметры определяются методом максимального правдоподобия. Число параметров определяется на основе критерия $\chi^2$. Представлены результаты одномерных и двумерных расчетов модельных задач.