Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We consider the problem of finding an [Formula: see text]-approximate stationary point of a smooth function on a compact domain of [Formula: see text]. In contrast with dimension-free approaches such as gradient descent, we focus here on the case where [Formula: see text] is finite, and potentially small. This viewpoint was explored in 1993 by Vavasis, who proposed an algorithm which, for any fixed finite dimension [Formula: see text] , improves upon the [Formula: see text] oracle complexity of gradient descent. For example for [Formula: see text], Vavasis’s approach obtains the complexity [Formula: see text]. Moreover, for [Formula: see text] he also proved a lower bound of [Formula: see text] for deterministic algorithms (we extend this result to randomized algorithms). Our main contribution is an algorithm, which we call gradient flow trapping (GFT), and the analysis of its oracle complexity. In dimension [Formula: see text], GFT closes the gap with Vavasis’s lower bound (up to a logarithmic factor), as we show that it has complexity [Formula: see text]. In dimension [Formula: see text], we show a complexity of [Formula: see text], improving upon Vavasis’s [Formula: see text]. In higher dimensions, GFT has the remarkable property of being a logarithmic parallel depth strategy, in stark contrast with the polynomial depth of gradient descent or Vavasis’s algorithm. We augment this result with another algorithm, named cut and flow (CF), which improves upon Vavasis’s algorithm in any fixed dimension.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».