最小节点基数扰动解耦问题的网络几何控制理论
机器学习
2025-10-21 v1
摘要
本文展示了如何在选择最小数量的输入和输出节点数目的情况下，构建和求解网络上的扰动解耦问题。通过状态反馈、输出反馈和动力学反馈，提供能够隔离并消除扰动节点对特定受保护目标节点的影响的反馈律。为此，我们利用当以节点集合而非子空间的形式表述时，受控与条件不变性质可获得简单的数学解释。对于状态反馈和动力学反馈，最小输入和输出基数解可通过最小割/最大流算法在多项式时间内精确计算。
引用
@article{arxiv.2510.16687,
title = {High-Dimensional Privacy-Utility Dynamics of Noisy Stochastic Gradient Descent on Least Squares},
author = {Shurong Lin and Eric D. Kolaczyk and Adam Smith and Elliot Paquette},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.16687},
year = {2025}
}