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subgaussian noise
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新算法弥合无导数问题的优化差距
研究人员开发了一种新的一维无导数随机凸优化算法。该算法实现了O(1/sqrt(T))的最优收敛速率，弥合了该特定优化领域理论上限和下限之间持续存在的差距。这项工作首次为这类问题提供了尖锐的速率保证，这类问题涉及在没有直接梯度信息的情况下，使用带噪声的函数评估来最小化凸函数。
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新研究确立了最小-最大优化的PPAD-硬性
研究人员在涉及二次多项式的最小-最大优化问题方面取得了新的理论硬性结果。这些发现表明，即使在多项式、单项式出现次数有限等特定约束下，在超立方体上计算近似驻点也是PPAD-硬的。这种复杂性也延伸到双人零和多项式矩阵博弈。另外，一项关于在亚高斯噪声下学习布尔超立方体上的多项式代理的研究，刻画了最小-最大样本复杂度，显示其对于d次多项式的复杂度为n^(d+1)，对于s稀疏的傅里叶-沃尔什多项式的复杂度为ns^2。