研究人员开发了一种新颖的方法来近似有限时间内随机近似（SA）迭代的分布。该方法使用具有递归定义协方差的高斯序列来界定预极限分布。这项工作为重缩放迭代与高斯近似之间的Wasserstein-1距离建立了明确的界限，为渐近正态性和SA迭代误差的尾部界限提供了收敛速率。 AI
影响 为分析有噪声的迭代算法提供了一个新的理论框架，有可能改进机器学习优化技术的理解和开发。
排序理由 这是一篇发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了一种分析随机近似迭代的新数学方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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