An error estimation in $\Sigma\Pi$-approximation via statistical methods

В работе предложен статистический подход для получения численной оценки эффективности на фиксированном функциональном классе алгоритма $\Sigma\Pi$-аппроксимации. Он состоит из двух этапов. На первом этапе находится распределение коэффициентов $\Sigma\Pi$-аппроксимации. Вторым этапом является моделирование случайного вектора с полученной плотностью вероятностей и нахождение числа $s$ (количества слагаемых в $\Sigma\Pi$-ряде), при котором обеспечивается требуемая точность с заданной вероятностью.