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FID样本最优估计论文发布

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2026年10月7日，一篇题为“FID 的样本最优估计”的论文在 arXiv 的 Statistics Machine Learning 栏目发布（一手来源）。该论文研究高斯分布间 FID 估计的样本复杂度，给出经验 plug-in 估计器的偏差界为 Θ(d²/n)、方差界为 Θ(d/n + d²/n²)，并证明其样本复杂度下界为 ≳ d²。目前公开信息仅涉及该论文的理论结果，未见后续实验验证或同行评议进展报道。

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LatestOct 7
论文给出高斯分布间FID经验plug-in估计器的偏差、方差界及≳d²的样本复杂度下界。

Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 7, 2026
  1. arXiv · Statistics Machine Learning
    FID 的样本最优估计

    论文研究高斯分布间 FID 估计的样本复杂度，给出经验 plug-in 估计器 Θ(d²/n) 偏差与 Θ(d/n + d²/n²) 方差界，证明其样本复杂度下界为 ≳ d²。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 7）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct7Oct7Oct7Oct7

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.