arXiv cs.LG·6 小时前★ 2

量子线性 Bandit 遗憾下界研究给出 d^{3/2} 紧界

原文标题:Regret Bounds for Quantum Linear Bandits

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AI 智能摘要

论文研究有界奖励的 d 维量子线性 ,证明极小极大下界为 Ω(d^{3/2}log(1+T/d^{3/2})),确认上界中 d^{3/2} 依赖不可避免。作者还提出 Soft-G-Elim 与 QG-Elim 两种分阶段消除算法,改进遗憾界中的对数因子。

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原始标题:Regret Bounds for Quantum Linear Bandits
AI 中文标题:量子线性 Bandit 遗憾下界研究给出 d^{3/2} 紧界
来源:arXiv cs.LG · 发布于 6 小时前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:量子机器学习 / Bandit算法 / 遗憾界 / 理论证明
关键词:量子机器学习 / 线性 Bandit / 遗憾界 / 算法理论
AI 处理:2026/11/13 18:01:25 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-21.1
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