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The problem of the minimax testing of the Poisson process intensity \({\mathbf{s}}\) is considered. For a given intensity \({\mathbf{p}}\) and a set \(\mathcal{Q}\), the minimax testing of the simple hypothesis \(H_{0}: {\mathbf{s}} = {\mathbf{p}}\) against the composite alternative \(H_{1}: {\mathbf{s}} = {\mathbf{q}},\,{\mathbf{q}} \in \mathcal{Q}\) is investigated. The case, when the 1-st kind error probability \(\alpha \) is fixed and we are interested in the minimal possible 2-nd kind error probability \(\beta ({\mathbf{p}},\mathcal{Q})\), is considered. What is the maximal set \(\mathcal{Q}\), which can be replaced by an intensity \({\mathbf{q}} \in \mathcal{Q}\) without any loss of testing performance? In the asymptotic case (\(T\rightarrow \infty \)) that maximal set \(\mathcal{Q}\) is described.
相似文献The combinatorial integral approximation decomposition splits the optimization of a discrete-valued control into two steps: solving a continuous relaxation of the discrete control problem, and computing a discrete-valued approximation of the relaxed control. Different algorithms exist for the second step to construct piecewise constant discrete-valued approximants that are defined on given decompositions of the domain. It is known that the resulting discrete controls can be constructed such that they converge to a relaxed control in the \(\hbox {weak}^*\) topology of \(L^\infty \) if the grid constant of this decomposition is driven to zero. We exploit this insight to formulate a general approximation result for optimization problems, which feature discrete and distributed optimization variables, and which are governed by a compact control-to-state operator. We analyze the topology induced by the grid refinements and prove convergence rates of the control vectors for two problem classes. We use a reconstruction problem from signal processing to demonstrate both the applicability of the method outside the scope of differential equations, the predominant case in the literature, and the effectiveness of the approach.
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