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Woodruff
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新算法使用Hadamard和高斯池化加速\(\ell_2\)回归
研究人员开发了一种新的随机草图求解算法，用于加速超约束\(\ell_2\)回归。该算法引入了一种新颖的、快速的、稠密的随机变换，该变换结合了Hadamard展平、随机置换和高斯池化。这种新方法实现了\(\ell_\infty\)保证，具有\(m=O(\epsilon^{-2}d\log d)\)行，解决了先前工作中发现的独立性假设缺陷。
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新框架改进了缓慢变化序列的顺序函数逼近
研究人员开发了一个新的框架，用于顺序逼近缓慢变化序列中的函数，其中连续元素之间的差异很小。该方法将现有方法推广到各种线性和非线性函数，为矩阵幂、谱密度、蒙特卡洛积分和偏微分方程提供了改进的估计结果。一种新颖的算法根据序列变化动态调整估计预算，提供了比依赖固定预算的先前方法更严格的界限。该框架还引入了对变化的即时估计，使顺序逼近工具包更具适应性和效率。