Рассматриваются вопросы построения оптимальных, асимптотически оптимальных и квазиоптимальных усеченных и неусеченных последовательных правил проверки статистических гипотез, оценки параметров, а также совместной проверки гипотез и оценки параметров при наличии полной априорной информации и в условиях априорной неопределенности. Наряду с задачами синтеза последовательных правил большое внимание уделено их анализу и сравнению с лучшими непоследовательными правилами, основанными на заранее фиксированном времени наблюдения.

Проверяемые гипотезы могут быть простыми и сложными, их может быть две или более. Охвачены случаи как независимых однородных наблюдений, так и неоднородных коррелированных наблюдений, непрерывного и дискретного времени наблюдения. Таким образом, в рамки рассмотренных общих моделей вписываются задачи обнаружения сигналов в одноканальных и многоканальных системах, различения нескольких сигналов при дискретном и непрерывном времени наблюдения, совместного обнаружения (различения) и оценивания сигналов и др.

Результаты проведенных исследований свидетельствуют о том, что последовательные методы имеют преимущество перед непоследовательными в широком классе ситуаций. В частности, применение методов последовательного анализа позволяет существенно увеличить пропускную способность различного рода информационных систем (связи, локационных, управления, массового обслуживания и др.), что является важным аспектом для эффективного использования вычислительных средств в современных информационных комплексах.

Для научных работников, занимающихся вопросами передачи и обработки информации, а также оптимального управления. Это и многое другое вы найдете в книге Последовательные методы в теории информационных систем (А. Г. Тартаковский)