球对称分布最优随机量化器论文
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2026年10月9日，arXiv（Statistics Machine Learning，一手来源）发表关于球对称分布最优随机量化器的论文。论文证明：对球对称目标分布，在所有球对称分布上优化是凸问题，并给出刻画全局最优性的等价定理与构造算法。研究显示，随机量化器在半径合适的球面上均匀分布时表现优异，且在较宽的 n 取值范围内经数值验证为所有随机量化器中的最优。其期望失真有显式积分表示并可任意精度计算；当 s=2 时，最优半径与最小期望失真均有精确表达式。目前未见后续报道或同行评议信息。
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- arXiv · Statistics Machine Learning球对称分布的最优随机量化器
论文证明对球对称目标分布，在所有球对称分布上优化是凸问题，并给出刻画全局最优性的等价定理与构造算法。研究显示随机量化器在半径合适的球面上均匀分布时表现优异，且在较宽的 n 取值范围内经数值验证为所有随机量化器中的最优。其期望失真有显式积分表示并可任意精度计算；当 s=2 时最优半径与最小期望失真均有精确表达式。
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