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快速交换后悔值最小化及其在近似相关均衡中的应用
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文介绍了一种新颖的约简方法，适用于使用专家建议的学习问题，提供了存在相关均衡的充分条件，回答了关于均衡计算和游戏学习的几个未解决问题。
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关键要点
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提出了一种新颖的约简方法，从交换后悔最小化到外部后悔最小化，改进了经典约简。
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该方法不需要动作空间的有限性，表明无外部后悔算法的存在必然伴随无交换后悔算法的存在。
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在使用专家建议的学习问题中，能够在 log(N)^{O(1/ε)} 轮迭代中保证交换后悔受到 ε 的约束。
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经典约简需要 O(N/ε^2) 轮迭代和至少 Ω(N^2) 的复杂度。
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提供了一个相关的下界，适用于具有遗忘性和限制的对手和学习者，说明轮数必须是 Ω(N/ε^2) 或与 1/ε 成反比。
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约简表明，如果在某个游戏中可以进行无后悔学习，则该游戏必须具有近似的相关均衡。
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提供了存在相关均衡的充分条件，扩展了行动集有限的要求，回答了未解决的问题。
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还解决了关于均衡计算和游戏学习的几个未解决问题。
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