Problemet med snabbaste förändringsdetektering studeras, där det finns en ytterligare begränsning av kostnaden för observationer som används före förändringspunkten och där distributionen efter förändring är sammansatt. Minimax formuleringar föreslås för detta problem. Det antas att distributionsfamiljen efter bytet har en medlem som är minst gynnsam i en väldefinierad mening. En algoritm föreslås där ON-OFF observation kontroll används med hjälp av den minst gynnsamma fördelningen, och en generaliserad sannolikhet förhållande-baserad metod används för förändring upptäckt. Under ytterligare villkor på post-change familjen av distributioner, det visas att den föreslagna algoritmen är asymptotiskt optimal, enhetligt för alla möjliga post-change distributioner. Index Terms-Asymptotic optimality, CuSum, exponentiell familj, generaliserad sannolikhet förhållande, minst gynnsam fördelning, minimax, observation kontroll, snabbaste förändring upptäckt, okänd efter förändring distribution. Rådets förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen, samt av förordning (EEG) nr 1408/71 av den 17 juni 1971 om tillämpningen av systemen för social trygghet när anställda, egenföretagare eller deras familjer flyttar inom gemenskapen
I REF utvecklade författarna ett dataeffektivt system som möjliggör frivillig provtagning av observationer i de fall då antingen distributionsfamiljen efter bytet är ändlig, eller så tillhör både distributionerna före och efter byte en enda parameter exponentiell familj.
Data-Efficient Minimax Quickest Change Detection With Composite Post-Change Distribution
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}