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稀疏对抗性损坏下的恢复:线性测量的无假设理论

信息论 2026-05-07 v4 机器学习 信号处理 math.IT

摘要

稀疏对抗性损坏下的恢复通常形式化为精确恢复问题:寻找 AA 的结构条件(例如受限等距性)以保证从 y=Ax+ey = A x^* + e 唯一恢复 xx^*,其中 e0q||e||_0 \leq q。然而,在实际中,这些条件很少满足且难以验证,现有的保证一旦精确恢复失败便无从提供指导。此限制掩盖了甚至简单的鲁棒性现象——例如,AA 中的重复行可以在稀疏损坏下保留关于 xx^* 的非平凡信息。在本文中,我们回答更一般的问题:对于任意 ARm×nA \in \mathbb{R}^{m \times n},在任何 qq-稀疏对抗性损坏 ee 下,关于 xx^* 的哪些信息仍保持鲁棒性?我们表明,鲁棒信息正是 x+ker(U)x^* + \ker(U),其中 UU 是到所有删除 2q2q 行后子矩阵行空间交集的正交投影。这一表征阐明了对于每个稀疏度 qq,行结构如何决定 qq-稀疏 ee 允许精确恢复、部分恢复还是仅平凡恢复,从而扩展了标准的精确恢复框架。我们进一步证明,每个最小化 yAx0||y - A x||_0xx 都属于 x+ker(U)x^* + \ker(U),从而提供一种构造性的方法来恢复该集合。对于 i.i.d. 高斯 AA,我们显示存在尖锐相位转变:根据 mmnnqq,要么满足精确恢复,要么不可能实现非平凡恢复。我们概述两种应用:鲁棒网络测绘和来自过采样 DCT 测量的信号重建。

关键词

引用

@article{arxiv.2510.24215,
  title  = {What Can Be Recovered Under Sparse Adversarial Corruption? Assumption-Free Theory for Linear Measurements},
  author = {Vishal Halder and Alexandre Reiffers-Masson and Abdeldjalil Aïssa-El-Bey and Gugan Thoppe},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2510.24215},
  year   = {2026}
}

备注

18 pages, 3 figures; preprint submitted to IEEE Trans. Inf. Theory