AI与世界难题 · 理论计算机科学 · arXiv · 2026-10-23
容许集上的直接推断（Diona）
原标题: Direct Inference on Admissible Sets (Diona)
作者提出了 Diona，这是一种回归方法，可直接根据查询点处的样本估计状态、其导数及其容许边界，而无需长时间的全局训练。在一个包含六个三维至八维函数的基准测试中，它在无噪声数据上比高斯过程更准确，数据越密集优势越明显；并且与高斯过程一样，对其中四个函数而言，其边界在超过 95% 的查询点上包含了真实值。数据更新后到给出首次预测所需的时间，比高斯过程短三到四个数量级，比神经网络短两到三个数量级；当两次更新之间所需的预测相对较少时，这一优势依然成立。