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タイトル: Controlled Markov set-chains and Bayesian Decision Analysis (Decision making theories under uncertainty and its applications : the extensions of mathematics for programming)
著者: Horiguchi, Masayuki
著者名の別形: 堀口, 正之
発行日: Jul-2018
出版者: 京都大学数理解析研究所
誌名: 数理解析研究所講究録
巻: 2078
開始ページ: 94
終了ページ: 101
抄録: In this note, we summarize briefly our series of studies on Markov dccision processes with unknown transition matrices and give an idea to show the rate of convergence of Bayesian updating of posterior distribution in a sampling problem.
URI: http://hdl.handle.net/2433/242121
出現コレクション:2078 不確実性の下での意思決定理論とその応用 : 計画数学の展開

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