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Sinha
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研究人员发现，Hamiltonian 属性测试需要显著的演化时间
研究人员为 Hamiltonian 属性测试建立了下界，证明某些任务需要显著的演化时间。具体来说，测试一个 Hamiltonian 是否为 k-局部或将其与目标 Hamiltonian 区分开需要 $\Omega(1/\varepsilon^2)$ 的总演化时间。这一发现与现有的上界相匹配，并且是首次为 Hamiltonian 学习和测试问题证明此类下界，排除了海森堡极限缩放的可能性。研究还表明，将振幅估计到 $\varepsilon…
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为 COCO 算法建立新的理论下界
研究人员为受限在线凸优化中的 OGD+Projection 算法建立了一个新的理论下界。这项工作表明，OGD+Projection 算法的累积约束违反 (CCV) 为 $\Omega (T^{\frac{d-1}{2d}})$，这是第一个此类下界结果。这一发现意义重大，因为它为算法在涉及凸损失和约束函数的场景中的性能提供了理论限制。