О нижней границе вероятности правильной классификации наблюдений

В работе изучается нижняя граница вероятности правильной классификации двух классов наблюдений, отличающихся сдвигом функции распределения. Для байесовской процедуры распознавания проводится минимизация функционала вероятности по всем распределениям с фиксированной дисперсией. Находятся асимптотически совпадающие при стремящемся к нулю значении параметра сдвига нижняя и верхняя оценки нижней границы вероятности правильной классификации. Полученные результаты обобщаются на многомерный случай.