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Testing Support Size More Efficiently Than Learning Histograms
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内容提要
本研究提出了一种新算法，能够在已知概率分布的情况下更高效地测试其支持大小。该算法的样本需求为$O( frac{n}{ heta ext{log} n} ext{log}(1/ heta))$，显著优于传统方法，推动相关领域的研究与应用。
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关键要点
- 本研究提出了一种新算法，能够在已知概率分布的情况下更高效地测试其支持大小。
- 该算法的样本需求为$O( frac{n}{ heta ext{log} n} ext{log}(1/ heta))$，显著优于传统方法。
- 传统方法依赖于学习直方图的过程，而新算法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与应用。
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