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来源类型Monograph (IIASA Working Paper)
规范类型论文
Metric Entropy and Nonasymptotic Confidence Bands in Stochastic Programming.
Pflug GC
发表日期1996
出版者IIASA, Laxenburg, Austria: WP-96-034
出版年1996
语种英语
摘要Talagrand has demonstrated in his key paper, how the metric entropy of a class of functions relates to uniform bounds for the law of large numbers. This paper shows how to calculate the metric entropy of classes of functions which appear in stochastic optimization problems. As a consequence of these results, we derive via variational inequalities confidence bands for the solutions, which are valid for any sample size. In particular, the linear recourse problem is considered.
主题Optimization under Uncertainty (OPT)
URLhttp://pure.iiasa.ac.at/id/eprint/4992/
来源智库International Institute for Applied Systems Analysis (Austria)
资源类型智库出版物
条目标识符http://119.78.100.153/handle/2XGU8XDN/124623
推荐引用方式
GB/T 7714
Pflug GC. Metric Entropy and Nonasymptotic Confidence Bands in Stochastic Programming.. 1996.
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