Book Statistical Inference via Convex Optimization Author: Anatoli Juditsky, Arkadi Nemirovski Overview: In today's world, technology is rapidly evolving, and it is essential to understand the process of technological development to survive and thrive. This book, "Statistical Inference via Convex Optimization provides an authoritative resource for understanding the interplay between high-dimensional statistics and optimization. It offers an accessible analysis of fundamental problems of hypothesis testing and signal recovery, demonstrating how these problems can be solved more efficiently using convex optimization techniques. The book focuses on four well-known statistical problems: sparse recovery, hypothesis testing, and recovery from indirect observations of both signals and functions of signals. It emphasizes achieving the best possible statistical performance through efficient computation rather than analytical derivation, making it ideal for use as a graduate textbook or self-study guide. The book includes exercises with solutions and extensive appendices, ensuring that readers can apply the concepts to real-world situations.

Book Statistical Inference via Convex Optimization Author: Anatoli Juditsky, Arkadi Nemirovski Overview: В современном мире технологии быстро развиваются, и важно понимать процесс технологического развития, чтобы выжить и процветать. Эта книга «Статистический вывод через выпуклую оптимизацию» предоставляет авторитетный ресурс для понимания взаимодействия между многомерной статистикой и оптимизацией. Он предлагает доступный анализ фундаментальных проблем проверки гипотез и восстановления сигнала, демонстрируя, как эти проблемы могут быть решены более эффективно с использованием методов выпуклой оптимизации. Книга посвящена четырем известным статистическим проблемам: разреженное восстановление, проверка гипотез и восстановление из косвенных наблюдений как сигналов, так и функций сигналов. Он подчеркивает достижение наилучшей возможной статистической эффективности за счет эффективных вычислений, а не аналитического вывода, что делает его идеальным для использования в качестве учебного пособия для выпускников или руководства для самостоятельного изучения. Книга включает в себя упражнения с решениями и обширные приложения, гарантирующие, что читатели могут применять концепции к реальным ситуациям.

Book Statistical Inference via Convex Optimization Author : Anatoli Juditsky, Arkadi Nemirovski Aperçu : Dans le monde d'aujourd'hui, les technologies évoluent rapidement et il est important de comprendre le processus de développement technologique pour survivre et prospérer. Ce livre, « Statistical Inference through Convexe Optimisation », fournit une ressource faisant autorité pour comprendre l'interaction entre les statistiques multidimensionnelles et l'optimisation. Il propose une analyse accessible des problèmes fondamentaux de la vérification des hypothèses et de la reconstitution du signal, démontrant comment ces problèmes peuvent être résolus plus efficacement en utilisant des techniques d'optimisation convexe. livre traite de quatre problèmes statistiques connus : la récupération fragmentée, la vérification des hypothèses et la récupération à partir d'observations indirectes de signaux et de fonctions de signaux. Il met l'accent sur l'obtention de la meilleure efficacité statistique possible grâce à un calcul efficace plutôt qu'à une conclusion analytique, ce qui le rend idéal pour être utilisé comme un manuel de formation pour les diplômés ou un guide pour l'auto-étude. livre comprend des exercices avec des solutions et de vastes applications pour s'assurer que les lecteurs peuvent appliquer des concepts à des situations réelles.

Book Statistical Inference via Convex Optimization Author: Anatoli Juditsky, Arkadi Nemirovski Overview: En el mundo actual, la tecnología evoluciona rápidamente y es importante comprender el proceso de desarrollo tecnológico para sobrevivir y prosperar Este libro «La conclusión estadística a través de la optimización convexa» proporciona un recurso autoritario para entender la interacción entre las estadísticas multidimensionales y la optimización. Ofrece un análisis accesible de los problemas fundamentales de verificación de hipótesis y recuperación de señales, demostrando cómo estos problemas se pueden resolver de manera más eficiente utilizando técnicas de optimización convexa. libro aborda cuatro problemas estadísticos conocidos: la recuperación rarísima, la verificación de hipótesis y la recuperación a partir de observaciones indirectas tanto de señales como de funciones de señales. Destaca el logro de la mejor eficiencia estadística posible a través de la computación eficiente en lugar de la conclusión analítica, por lo que es ideal para ser utilizado como un tutorial para graduados o una guía para el estudio independiente. libro incluye ejercicios con soluciones y amplias aplicaciones para garantizar que los lectores puedan aplicar los conceptos a situaciones reales.

Book Estatical Inference via Convex Optimization Athor: Anatoli Juditsky, Arkadi Namirovski Overview: No mundo atual, a tecnologia está em rápida evolução, e é importante compreender o processo de desenvolvimento tecnológico para sobreviver e prosperar. Este livro «A saída estatística através da otimização esguia» fornece um recurso credível para compreender a interação entre estatísticas multidimensionais e otimização. Ele oferece uma análise acessível dos problemas fundamentais de verificação de hipóteses e recuperação do sinal, mostrando como esses problemas podem ser resolvidos de forma mais eficaz usando técnicas de otimização solta. O livro trata de quatro problemas estatísticos conhecidos: recuperação dilacerada, verificação de hipóteses e recuperação a partir de observações indiretas, tanto de sinais como de funções de sinais. Ele enfatiza a melhor eficiência estatística possível através de cálculos eficientes, em vez de uma conclusão analítica, o que o torna ideal para ser usado como manual de treinamento para graduados ou guia para estudo independente. O livro inclui exercícios com soluções e aplicações abrangentes que garantem que os leitores podem aplicar conceitos a situações reais.

Book Statistical Inference via Convex Ottimization Author: Anatoli Juditsky, Arkadi Nemirovski Overview: Nel mondo moderno la tecnologia sta evolvendo rapidamente ed è importante comprendere il processo di sviluppo tecnologico per sopravvivere e prosperare. Questo libro, «Output statistico attraverso ottimizzazione convinta», fornisce una risorsa credibile per comprendere l'interazione tra statistiche multi-dimensioni e ottimizzazione. Offre un'analisi accessibile dei problemi fondamentali di verifica delle ipotesi e recupero del segnale, dimostrando come questi problemi possono essere affrontati in modo più efficace utilizzando tecniche di ottimizzazione convogliata. Il libro è incentrato su quattro noti problemi statistici: recupero diluito, verifica delle ipotesi e recupero da osservazioni indirette sia dei segnali che delle funzioni dei segnali. Sottolinea il conseguimento della migliore efficienza statistica possibile attraverso un calcolo efficiente piuttosto che un output analitico, che lo rende ideale per essere utilizzato come manuale di formazione per laureati o manuale per lo studio autonomo. Il libro include esercizi con soluzioni e applicazioni estese che garantiscono che i lettori possono applicare i concetti alle situazioni reali.

Buch Statistical Inference via Convex Optimization Autor: Anatoli Juditsky, Arkadi Nemirovski Übersicht: In der heutigen Welt entwickelt sich die Technologie schnell und es ist wichtig, den Prozess der technologischen Entwicklung zu verstehen, um zu überleben und zu gedeihen. Dieses Buch „Statistische Inferenz durch konvexe Optimierung“ bietet eine maßgebliche Ressource für das Verständnis der Wechselwirkung zwischen multidimensionaler Statistik und Optimierung. Es bietet eine zugängliche Analyse der grundlegenden Probleme der Hypothesentestung und gnalwiederherstellung und zeigt, wie diese Probleme mit konvexen Optimierungstechniken effizienter gelöst werden können. Das Buch konzentriert sich auf vier bekannte statistische Probleme: spärliche Wiederherstellung, Überprüfung von Hypothesen und Wiederherstellung von gnalen und gnalfunktionen aus indirekten Beobachtungen. Es betont die Erzielung der bestmöglichen statistischen Effizienz durch effiziente Berechnungen und nicht durch analytische Schlussfolgerungen, wodurch es ideal als hrmittel für Absolventen oder als itfaden für das Selbststudium geeignet ist. Das Buch enthält Übungen mit Lösungen und umfangreiche Anwendungen, die sicherstellen, dass die ser Konzepte auf reale tuationen anwenden können.

Book Statistical Inference vy Convex Optimization Writer: Anatoli Juditsky, Arkadi Nemirovski Overview: בעולם של ימינו הטכנולוגיה מתפתחת במהירות, וחשוב להבין את תהליך ההתפתחות הטכנולוגית על מנת לשרוד ולשגשג. ספר זה, Infidence Statistical באמצעות Convex Optimization, מספק משאב סמכותי להבנת האינטראקציה בין סטטיסטיקה רב-ממדית לבין אופטימיזציה. הוא מציע ניתוח נגיש של הבעיות היסודיות של בדיקת השערות ושיקום אותות, המדגים כיצד ניתן לפתור בעיות אלה ביעילות רבה יותר באמצעות שיטות אופטימיזציה קושרות. הספר עוסק בארבע בעיות סטטיסטיות ידועות: התאוששות דלילה, בדיקת השערות והתאוששות מתצפיות עקיפות של אותות ופונקציות אות. הוא מדגיש את הביצועים הסטטיסטיים הטובים ביותר האפשריים באמצעות חישוב יעיל ולא באמצעות הסקה אנליטית, מה שהופך אותו לאידיאלי לשימוש כמדריך לימודים לתואר שני או כמדריך למידה עצמית. הספר כולל תרגילי פתרון ויישומים נרחבים כדי להבטיח שקוראים יוכלו ליישם מושגים על מצבים בעולם האמיתי.''

Dışbükey Optimizasyon ile Kitap İstatistiksel Çıkarım Yazar: Anatoli Juditsky, Arkadi Nemirovski Genel Bakış: Günümüz dünyasında teknoloji hızla gelişiyor ve hayatta kalmak ve gelişmek için teknolojik gelişme sürecini anlamak önemlidir. Bu kitap, Dışbükey Optimizasyon ile İstatistiksel Çıkarım, çok boyutlu istatistik ve optimizasyon arasındaki etkileşimi anlamak için yetkili bir kaynak sağlar. Hipotez testi ve sinyal kurtarmanın temel problemlerinin erişilebilir bir analizini sunar ve bu problemlerin dışbükey optimizasyon teknikleri kullanılarak nasıl daha verimli bir şekilde çözülebileceğini gösterir. Kitap, bilinen dört istatistiksel problemi ele almaktadır: seyrek toparlanma, hipotez testi ve hem sinyallerin hem de sinyal fonksiyonlarının dolaylı gözlemlerinden iyileşme. Analitik çıkarım yerine verimli hesaplama yoluyla mümkün olan en iyi istatistiksel performansa ulaşmayı vurgulayarak, lisansüstü çalışma rehberi veya kendi kendine çalışma rehberi olarak kullanım için idealdir. Kitap, okuyucuların kavramları gerçek dünyadaki durumlara uygulayabilmelerini sağlamak için çözüm alıştırmaları ve kapsamlı uygulamalar içermektedir.

استنتاج إحصائي للكتاب عبر مؤلف التحسين المحدب: أناتولي جوديتسكي، أركادي نيميروفسكي نظرة عامة: في عالم اليوم، تتطور التكنولوجيا بسرعة، ومن المهم فهم عملية التطور التكنولوجي من أجل البقاء والازدهار. يوفر هذا الكتاب، الاستدلال الإحصائي من خلال التحسين المحدب، موردًا موثوقًا لفهم التفاعل بين الإحصاءات متعددة الأبعاد والتحسين. يقدم تحليلًا يسهل الوصول إليه للمشاكل الأساسية لاختبار الفرضية واستعادة الإشارات، مما يوضح كيف يمكن حل هذه المشكلات بشكل أكثر كفاءة باستخدام تقنيات تحسين المحدبات. يتناول الكتاب أربع مشاكل إحصائية معروفة: الاسترداد المتناثر، واختبار الفرضية، والاسترداد من الملاحظات غير المباشرة لكل من الإشارات ووظائف الإشارة. ويؤكد على تحقيق أفضل أداء إحصائي ممكن من خلال الحساب الفعال بدلاً من الاستدلال التحليلي، مما يجعله مثاليًا للاستخدام كدليل للدراسات العليا أو دليل للدراسة الذاتية. يتضمن الكتاب تمارين حل وتطبيقات واسعة النطاق لضمان قدرة القراء على تطبيق المفاهيم على مواقف العالم الحقيقي.

Convex 최적화 저자를 통한 서적 통계 의도: Anatoli Juditsky, Arkadi Nemirovski 개요: 오늘날의 세계에서 기술은 빠르게 발전하고 있으며 생존하고 번성하기 위해서는 기술 개발 과정을 이해하는 것이 중요합니다. Convex 최적화를 통한 통계적 의도 인이 책은 다차원 통계와 최적화 간의 상호 작용을 이해하기위한 권위있는 리소스를 제공합니다. 가설 테스트 및 신호 복구의 기본 문제에 대한 액세스 가능한 분석을 제공하여 볼록 최적화 기술을 사용하여 이러한 문제를보다 효율적으로 해결할 수있는 방법을 보여줍니다 이 책은 희소 한 복구, 가설 테스트 및 신호 및 신호 함수의 간접 관찰로부터의 복구라는 네 가지 알려진 통계적 문제를 다룹니다. 분석 추론보다는 효율적인 계산을 통해 최상의 통계 성능을 달성하는 것을 강조하여 대학원 학습 안내서 또는자가 학습 안내서로 사용하기에 이상적입니다. 이 책에는 독자가 실제 상황에 개념을 적용 할 수 있도록 솔루션 연습과 광범위한 응용 프로그램이 포함되어 있습니

Book Statistical Inference via Convex Optimization著者：Anatoli Juditsky、 Arkadi Nemirovski概要：今日の世界では、技術は急速に発展しており、生き残り、繁栄するためには技術開発のプロセスを理解することが重要です。この本、凸最適化による統計推論は、多次元統計と最適化の相互作用を理解するための権威あるリソースを提供します。これは、仮説テストと信号回復の基本的な問題のアクセス可能な分析を提供し、凸最適化技術を使用してこれらの問題をより効率的に解決する方法を実証します。この本は、4つの既知の統計的問題を扱っています：スパース回復、仮説テスト、および信号と信号関数の両方の間接的な観察からの回復。分析的推論ではなく効率的な計算によって可能な最良の統計性能を達成することを強調し、大学院学習ガイドや自己学習ガイドとしての使用に最適です。本には、現実の状況に概念を適用できるようにするためのソリューションエクササイズと広範なアプリケーションが含まれています。

Book Statistical Inference via Convex Optimization Author： Anatoli Juditsky, Arkadi Nemirovski Overview：在當今世界,技術發展迅速,了解技術發展過程以生存和繁榮非常重要。本書「通過凸優化得出統計結論」為理解多維統計與優化之間的相互作用提供了權威資源。它提供了有關假設驗證和信號恢復的基本問題的可用分析，證明了如何使用凸優化技術更有效地解決這些問題。該書涉及四個著名的統計問題：稀疏恢復，假設驗證以及間接觀察信號和信號函數的恢復。它強調通過高效計算而不是分析推斷來實現最佳統計效率，使其成為理想的畢業生教程或自我學習指南。該書包括解決方案練習和廣泛的應用程序，以確保讀者可以將概念應用於現實世界。