谱算法随机投影：Sobolev 范数下的最优学习率

新研究针对基于随机投影（RP）的谱算法建立了 Sobolev 范数下的最优学习率，在一般条件下匹配了极小极大下界且不牺牲统计效率。针对随机草图（randomized sketches）与 Nyström 子采样，证明达到最优所需的投影维度与有效维度成正比，显著降低了计算与存储成本。该结论摆脱了回归函数一致有界性假设并适用于更广泛的源条件。