集值动力系统的随机逼近：以正概率收敛到吸引子
概率论
2011-01-19 v3 动力系统
摘要
描述由某种递归公式控制的离散时间随机过程渐近行为的一个成功方法是将其与一个精心选择的平均微分方程的极限集联系起来。在可达性条件下，对于一类Robbins-Monro算法，已证明以正概率收敛到该动力系统诱导的流的给定吸引子(Benaïm, 1999)。Benaïm等人(2005)将这一方法推广到平均行为与微分包含相关的随机逼近算法。我们通过将正概率收敛到吸引子的结果推广到这一设定，延续了这一类比。
引用
@article{arxiv.0905.1858,
title = {Stochastic approximations of set-valued dynamical systems: Convergence with positive probability to an attractor},
author = {Mathieu Faure and Gregory Roth},
journal= {arXiv preprint arXiv:0905.1858},
year = {2011}
}
备注
19 pages