For a subspace $X$ of functions from $L_2$ we consider the minimal number $m$ of nodes necessary for the exact discretization of the $L_2$-norm of the functions in $X$. We construct a subspace such that for any exact discretization with $m$ nodes there is at least one negative weight.


翻译:对于以2美元计的子空间功能的X美元,我们认为,在以X美元计的函数中,精确分解2美元以内,至少需要1百万美元的节点。 我们建造一个子空间,这样,在以1美元计的任何精确分解的节点上,至少有1个负重。

0
下载
关闭预览

相关内容

Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
108+阅读 · 2020年5月3日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年11月8日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
VIP会员
相关VIP内容
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
108+阅读 · 2020年5月3日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
51+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
已删除
将门创投
4+阅读 · 2019年11月8日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员