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核Bandit通用极小极大遗憾下界研究
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AI 综述
2026年10月9日，arXiv Statistics Machine Learning 发布一手论文，针对核函数 bandit 问题建立了一般性的 Ω(√(Tγ_T/log T)) 极小极大遗憾下界。该结果证明，现有 √(Tγ_T) 上界在一般意义下（对数因子内）接近最优，填补了核函数 bandit 问题通用下界的空白。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月9日 12:00
新论文建立核函数bandit通用Ω(√(Tγ_T/log T))下界，证明现有上界在对数因子内接近最优。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv · Statistics Machine Learning核函数 bandit 问题的一般性 $\widetilde{\Omega}(\sqrt{T \gamma_T})$ 下界
该论文为核函数 bandit 问题建立了通用的 $\Omega(\sqrt{T\gamma_T/\log T})$ minimax 遗憾下界，证明现有 $\sqrt{T\gamma_T}$ 上界在一般意义下（对数因子内）接近最优。
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