依赖观测下的随机镜像下降算法

针对依赖观测驱动的随机镜像下降（SMD）算法，一项研究突破经典的 i.i.d. 假设，提出了支持几何或多项式依赖序列的“遗忘”条件。该条件导出了平均 SMD 迭代的显式有限样本精度界，在大、小初始误差机制下分别恢复了经典的 $O(1/T)$ 与 $O(1/\sqrt{T})$ 速率，并已成功应用于含依赖回归元的高维线性回归等场景。