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与交互相关的阿苏阿、法诺和勒卡姆：统一的下界框架及带宽学习能力的特征化
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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
本文全面研究了多智能体多臂赌博机在不同情境下的遗憾下界，证明了其紧密性。在良好连通性和随机奖励下，得到了实例相关上界为O（log T）和平均差值独立上界为sqrt（T）。在对抗奖励下，建立了O（T^（2/3））的下界。不连通图则表现出线性遗憾下界。
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关键要点
- 多智能体多臂赌博机方法在遗憾下界研究中受到关注。
- 本文首次全面研究了不同情景下的遗憾下界，并证明了其紧密性。
- 在良好连通性和随机奖励下，实例相关上界为O(log T)，平均差值独立上界为sqrt(T)。
- 在对抗奖励的情况下，建立了O(T^(2/3))的下界。
- 不连通图表现出线性的遗憾下界。
- 本文的研究弥合了以前工作中下界与上界之间的差距。
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