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连续无可微多变量函数

机器学习 2026-02-05 v2 计算机科学与博弈论 最优化与控制 机器学习

摘要

UURd\mathbb{R}^d 中的开集。若连续函数 f ⁣:URf\colon U \to \mathbb{R} 在每个 γ(0,1]\gamma\in(0,1] 以及每个单位速度 C1,γC^{1,\gamma} 曲线 c ⁣:[a,b]Uc\colon [a,b] \to U 上,构成 fc ⁣:[a,b]Rf\circ c \colon [a,b] \to \mathbb{R}(a,b)(a,b) 上无可微,则称 ffUU 上强意义下无可微。在有界 UU 中,设 U\overline UUU 的闭包,C(U)C(\overline U) 为在 U\overline U 上连续实值函数的巴拿赫空间,配以极大范数。定理:按照巴耳 category 定理的意义上,几乎每个 fC(U)f\in C(\overline U)UU 上强意义下无可微。

关键词

引用

@article{arxiv.2510.13060,
  title  = {Achieving Logarithmic Regret in KL-Regularized Zero-Sum Markov Games},
  author = {Anupam Nayak and Tong Yang and Osman Yagan and Gauri Joshi and Yuejie Chi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2510.13060},
  year   = {2026}
}