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相关函数估计和功率谱密度函数估计是数字时间序列分析的重要内容之一。[1]中提出了用快速富氏变换(FFT)计算相关函数估计的间接方法,此法大大快于直接算法。但这个方法对于长度为N的数据计算了滞后数从0直到N—1的全部相关函数估计值。在许多情形,特别是在估计功率谱密度的情形,估计相关函数所需要的滞后数与数据长度相比只是一个小的分数。在这种情况下使用[1]的方法就会显得有点浪费而还可提高效率。[2]中注意到了这点,提出了一个更有效的计算自相关函数估计的改进算法。但[2] 相似文献
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§1.引言在[1]、[2]及[3]中考虑了可以用偏微分方程方法处理的一类具有连续轨道的扩散过程的最优控制问题.近来[4]研究了具有跳跃的扩散过程的最优控制问题,证明了 reward函数满足 Bellman 方程. 相似文献
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