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广义$p$面积最小化曲面的定量稳定性

机器学习 2026-05-26 v1

摘要

我们研究在权重函数和漂移向量场发生扰动的广义最小梯度问题中,pp面积最小化曲面的稳定性,其形式为\ninfwBV0(Ω)Ω(a(x)Dw+F(x)+H(x)w)dx \inf_{w\in BV_0(\Omega)} \int_\Omega \left(a(x)|Dw+F(x)|+H(x)w\right)\,dx。 由于缺乏严格凸性,建立最小化解的稳定性具有挑战性。我们推导出最小化解的定量稳定性估计。特别是在适当的非退化条件和几何假设下,我们获得关于权重函数aa和漂移向量场FF扰动的L1L^1W1,1W^{1,1}稳定性估计。我们进一步建立了关于所有主要参数——即aaFFHH——同时扰动的统一定量稳定性估计。还 presented numerical simulations 以说明稳定性理论。

关键词

引用

@article{arxiv.2605.24316,
  title  = {From One-Pass SGD to Data Reuse: Mini-Batch Scaling Laws in Sketched Linear Regression},
  author = {Ziyan Chen and Ding-Xuan Zhou},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2605.24316},
  year   = {2026}
}

备注

56 pages, 3 figures