Gregor M. Maier

新研究详细介绍了学习Lipschitz算子的固有难度

一篇新研究论文探讨了学习Lipschitz算子的复杂性，这对于在计算科学和工程中创建代理模型至关重要。该研究着眼于关于高斯测度的近似，建立了近似误差的理论界限，并使用线性样本分析了重建策略。一项关键发现揭示了固有的“样本复杂度诅咒”，表明任何使用线性样本的方法都无法实现代数收敛率。然而，研究还表明，底层高斯测度的特定谱衰减特性可以导致收敛率任意接近代数收敛率，证实了学习这些算子的固有难度。