Вероятностный подход к анализу информационной сложности одной многопараметрической задачи аппроксимации

Рассматривается информационная сложность в минимаксной постановке многопараметрической задачи аппроксимации функций из гильбертова пространства с гауссовским воспроизводящим ядром. Вероятностными методами получена верхняя оценка величины информационной сложности для произвольного порога ошибки и любой параметрической размерности. Полученный результат уточняет логарифмическую асимптотику, найденную Хартовым и Лимаром, и дополняет оценки Фасшауера, Хикернелла и Вожняковского. Библ. – 25 назв.