論文の概要: Failure of uniform laws of large numbers for subdifferentials and beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16568v1
- Date: Thu, 20 Nov 2025 17:24:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.754782
- Title: Failure of uniform laws of large numbers for subdifferentials and beyond
- Title(参考訳): 部分微分数及びそれを超える大数の一様法則の失敗
- Authors: Lai Tian, Johannes O. Royset,
- Abstract要約: 我々は、大数の一様法則が自然仮定の下での偏微分を保たないことを示す。
この結果は、有限個の滑らかな部分を持つランダムリプシッツ関数とランダム凸関数に適用できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.7771246035239976
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We provide counterexamples showing that uniform laws of large numbers do not hold for subdifferentials under natural assumptions. Our results apply to random Lipschitz functions and random convex functions with a finite number of smooth pieces. Consequently, they resolve the questions posed by Shapiro and Xu [J. Math. Anal. Appl., 325(2), 2007] in the negative and highlight the obstacles nonsmoothness poses to uniform results.
- Abstract(参考訳): 我々は、大数の均一な法則が自然の仮定の下では部分微分を保たないことを示す反例を提供する。
この結果は、有限個の滑らかな部分を持つランダムリプシッツ関数とランダム凸関数に適用できる。
その結果、シャピロとXu(J. Math. Anal. Appl., 325(2), 2007)の負の問題を解き、非滑らかさが均一な結果をもたらす障害を強調する。
関連論文リスト
- Revisiting Convergence: Shuffling Complexity Beyond Lipschitz Smoothness [50.78508362183774]
シャッフル型勾配法はその単純さと迅速な経験的性能のために実践的に好まれる。
リプシッツ条件は一般的な機械学習スキームでは満たされないことが多い。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-11T15:36:48Z) - Entropic Mirror Descent for Linear Systems: Polyak's Stepsize and Implicit Bias [55.72269695392027]
本稿では,線形系を解くためにエントロピックミラー降下を適用することに焦点を当てる。
収束解析の主な課題は、領域の非有界性に起因する。
制限的な仮定を課さずにこれを克服するために、Polyak型階段の変種を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-05T12:33:18Z) - Pseudorandomness from Subset States [0.34476492531570746]
ランダムな部分集合状態から量子擬似ランダム性と擬似絡み合いが得られることを示す。
部分集合が適切な大きさである限り、トレース距離は無視できるほど小さいことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T18:36:16Z) - High-Probability Bounds for Stochastic Optimization and Variational
Inequalities: the Case of Unbounded Variance [59.211456992422136]
制約の少ない仮定の下で高確率収束結果のアルゴリズムを提案する。
これらの結果は、標準機能クラスに適合しない問題を最適化するために検討された手法の使用を正当化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-02T10:37:23Z) - Approximation of optimization problems with constraints through kernel
Sum-Of-Squares [77.27820145069515]
我々は、点的不等式が非負の kSoS 関数のクラス内で等式となることを示す。
また, 等式制約に焦点をあてることで, 散乱不等式を用いることで, 制約のサンプリングにおける次元性の呪いを軽減することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-16T10:30:04Z) - On the convex hull of convex quadratic optimization problems with
indicators [2.867517731896504]
二次変数の2次数を持つ拡張空間における関連する混合整数集合の凸包記述は、単一の正の半定値制約と線形制約からなることを示す。
ここで提示された新しい理論は、混合整数非線形集合の凸殻を解析するために多面体法を利用するための道を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-02T18:04:52Z) - Linear Classifiers Under Infinite Imbalance [1.370633147306388]
無限不均衡極限における二項分類のための線形判別関数の挙動について検討する。
広いクラスの重み関数に対して、インターセプトは分岐するが、係数ベクトルの残りの部分は無限の不均衡の下では有限なほぼ確実な極限を持つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-10T15:01:54Z) - Some Hoeffding- and Bernstein-type Concentration Inequalities [47.24550702683417]
独立確率変数の関数の濃度不等式を準ガウジアンおよび準指数条件下で証明する。
不等式の実用性は、リプシッツ函数クラスと非有界部分指数分布へのラデマチャー複素数の現在の古典的方法の拡張によって証明される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T23:09:13Z) - Adversarial Laws of Large Numbers and Optimal Regret in Online
Classification [32.16217148059578]
サンプリングプロセスにおける多数の法則について検討し,それらが作用し,相互作用する環境に影響を及ぼす可能性について検討した。
我々の特徴は,統計的学習における学習可能性と一様収束の等価性のオンラインアナログとして解釈できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-22T11:15:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。