§ 7.9. Заключение

Акселеризация оценок оптимального решения, т. е. увеличение точности этих оценок при малом числе наблюдений связана с учетом априорной информации об оптимальном решении. Эта априорная

Рис. 7.8

Рис. 7.9

Рис. 7.10

Рис. 7.11

информация задается фидуциальной нормальной или финитнои плотностью распределения. Учет подобной априорной информации об оптимальном решении определяет начальные условия акселерантных абсолютно оптимальных и абсолютно оптимальных на классе алгоритмов. Оказывается, что начальная матрица усиления равна обратной матрице фишеровских информации, соответствующих фидуциальной плотности распределения. Для финитной плотности распределения получаются акселерантные абсолютно оптимальные и абсолютно оптимальные на классе алгоритмы проекционного типа. Дальнейшее улучшение алгоритмов достигается при помощи выбора оптимальных входных воздействий.