超要約:Carleman条件(かるれるまんじょうけん)ってので関数(かんすう)を爆速(ばくはや)で近似(きんじ)できる方法(ほうほう)を見つけたって話!IT業界(ぎょうかい)がアゲる予感~!
● 関数(かんすう)を多項式(たこうしき)で近似(きんじ)する技術(ぎじゅつ)が、めっちゃ進化(しんか)したってコト!賢(かしこ)すぎ! ● データ(でーた)の分布(ぶんぷ)に左右(さゆう)されず、どんなデータ(でーた)にも対応(たいおう)できる汎用性(はんようせい)がスゴい! ● 機械学習(きかいがくしゅう)の計算(けいさん)を爆速(ばくはや)にして、新しいサービス(さーびす)が作れちゃうかも?! 夢ある~!
背景(はいけい) 関数(かんすう)を計算(けいさん)しやすくするために、多項式(たこうしき)っていうシンプル(しんぷる)な形(かたち)に変換(へんかん)する研究(けんきゅう)があったのね!でも、近似(きんじ)の精度(せいど)をコントロール(こんとろーる)したり、データ(でーた)の種類(しゅるい)によっては上手(うま)くいかないこともあったみたい…
方法(ほうほう) Carleman 条件(かるれるまんじょうけん)っていうスゴい条件(じょうけん)を使(つか)ったら、近似(きんじ)の精度(せいど)をキッチリ制御(せいぎょ)できるようになったんだって!さらに、複素解析(ふくそかいせき)っていう数学(すうがく)のテクニック(てくにっく)も駆使(くし)して、どんなデータ(でーた)にも対応(たいおう)できるようにしたんだとか!✨
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A classical result of Carleman, based on the theory of quasianalytic functions, shows that polynomials are dense in $L^2(\mu)$ for any $\mu$ such that the moments $\int x^k d\mu$ do not grow too rapidly as $k \to \infty$. In this work, we develop a fairly tight quantitative analogue of the underlying Denjoy-Carleman theorem via complex analysis, and show that this allows for nonasymptotic control of the rate of approximation by polynomials for any smooth function with polynomial growth at infinity. In many cases, this allows us to establish $L^2$ approximation-theoretic results for functions over general classes of distributions (e.g., multivariate sub-Gaussian or sub-exponential distributions) which were previously known only in special cases. As one application, we show that the Paley--Wiener class of functions bandlimited to $[-\Omega,\Omega]$ admits superexponential rates of approximation over all strictly sub-exponential distributions, which leads to a new characterization of the class. As another application, we solve an open problem recently posed by Chandrasekaran, Klivans, Kontonis, Meka and Stavropoulos on the smoothed analysis of learning, and also obtain quantitative improvements to their main results and applications.