基于 PDE 的主动简单假设检验最优指数界

研究提出了主动简单假设检验（ASHT）中最优误差指数的通用上下界。该方法结合了最优指数的偏微分方程（PDE）表征，以及 Hamilton-Jacobi PDE 粘性解的比较原理。所推导的界由凸函数、集合与下 Hamiltonian 松弛进行参数化，推广了信息论与多臂老虎机等领域的已知结果。