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比学习直方图更高效的测试支持大小
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新算法，在已知概率分布的情况下，以$O( frac{n}{ ext{ε} ext{log} n} ext{log}(1/ ext{ε}))$个样本更有效地测试支持大小，显著优于传统方法，推动相关领域的发展。
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关键要点
- 本研究提出了一种新算法，用于在已知概率分布的情况下测试支持大小。
- 传统方法依赖于学习直方图的过程，效率较低。
- 新算法仅需$O( frac{n}{ ext{ε} ext{log} n} ext{log}(1/ ext{ε}))$个样本即可完成测试。
- 新算法显著优于现有的上限，并提供了更大的支持大小下界。
- 这项工作有望推动相关领域的研究和应用。
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