Доклад профессора Валентина Дмитриевича Конакова на тему «Сильные аппроксимации для процедур Роббинса-Монро».

!7 сентября 2025 года руководителем Международной лаборатории стохастического анализа и его приложений, профессором Валентином Дмитриевичем Конаковым был сделан доклад на семинаре группы «Статистика» (Франция, Париж, CREST, Центр исследований в области экономики и статистики) на тему «Сильные аппроксимации для процедур Роббинса-Монро».

Тема доклада: Strong approximations for Robbins-Monroe procedures

Аннотация:

The Robbins-Monro algorithm is a recursive, simulation-based stochastic procedure to approximate the zeros of a function that can be written as an expectation. It is known that under some technical assumptions, Gaussian limit theorems approximate the stochastic performance of the algorithm. Here, we are interested in strong approximations for Robbins-Monro procedures. The main tool for getting them are local limit theorems, that is, studying the convergence of the density of the algorithm. The analysis relies on a version of parametrix techniques for Markov chains converging to diffusions. The main difficulty that arises here is the fact that the drift is unbounded.

Презентация доклада (PDF, 441 Кб)