随机估计方法和控制（Stochastic Estimation and Control）通过在给定的事件数据中近似一个平均场来得出结构。估计的场满足连续性方程，并且它们具有正确的长度和时间尺度。随机场及其条件平均的线性随机估计是主要的工具，并证明了它的准确性。随机估计和控制还可以用于其他领域：收敛条件（condition of convergence）、噪声模型（noise model）、控制理论（control theory）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系，我们期待为你服务！线性随机估计可以用给定事件数据和被估计量之间的二阶相关函数来表示。这在条件平均、它们所代表的相干结构和相关函数之间建立了一个简单的联系。
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随机估计和控制Stochastic Estimation and Control代写
随机估计和控制方法是一类迭代方法，通常用于寻根问题或优化问题。当收集的数据被噪声破坏时，随机逼近方法的递归更新规则可以用于求解线性系统，或用于逼近不能直接计算的函数的极值，只能通过有噪声的观测来估计。
通过考虑日益复杂的事件：单点向量、两点向量、局部变形张量、多点向量、时空向量和空间波数事件，我们需要探讨选择事件和解释给定事件集的估计的相关问题。一般的运动学和统计性质被导出，并且从各种类型的湍流中随机估计结构被描述和与潜在的相干结构相关。
假设完全了解描述一个系统所需的所有数量和假设对系统的完全控制是一种不充分的方法。这促使我们提出以下四个问题：
- 如何开发系统模型，以直接的方式解释这些不确定性？
- 配备了这样的分析模型和来自不完整的且易受噪声破坏的可用传感器的数据之后，如何最佳地估计您感兴趣的信息？
- 面对不确定的系统模型，如何以理想的方式优化控制系统？
- 在这些估计和控制系统被构造前后，如何评价系统性能？
近年来，随机估计控制在统计和机器学习领域得到了广泛的应用，特别是在大数据环境中。这些应用包括随机优化方法和算法，EM算法的在线形式，通过时间差异强化学习，深度学习等在社会科学中，随机估计算法也被用于描述集体动力学：学习理论中的虚拟游戏和共识算法可以用它们的理论来研究。
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