System Identification Using Regular and Quantized Observations : Applications of Large Deviations Principles (SpringerBriefs in Mathematics)

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System Identification Using Regular and Quantized Observations : Applications of Large Deviations Principles (SpringerBriefs in Mathematics)

He, Q./ Wang, L. Y./ Yin, G. G.

ウェブストア価格 ¥13,767（本体¥12,516）
Springer（2013/01発売）
外貨定価 UK£ 44.99
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 95 p.／サイズ 17 illus., 16 in color
言語 ENG
商品コード 9781461462910
DDC分類 003

基本説明

This brief presents characterizations of identification errors under a probabilistic framework when output sensors are binary, quantized, or regular.

Full Description

By considering both space complexity in terms of signal quantization and time complexity with respect to data window sizes, this study provides a perspective to understand the fundamental relationship between probabilistic errors and resources, which may represent data sizes in computer usage, and computational complexity in algorithms.