关于 iid 信息用于线性逼近的能力

本综述关注随机信息在（确定性）最坏情形设定下用于逼近的能力，特别侧重于由在可容许信息泛函类上独立同分布（iid）随机选取的泛函构成的信息。我们给出基于加权最小二乘法的一般结果，并推导若干特例下的推论。若信息为“Gaussian”或考虑 Sobolev 空间的 iid 函数值，则有可得的改进。我们包含开放问题以指导未来关于信息基复杂性背景下随机信息能力的研究。