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Distributed Learning of Functional Data with Discrete Observations
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内容提要
本研究提出了一种新方法，将分布式谱算法与索伯列夫核结合，用于解决功能线性回归问题，适合离散样本点的功能协变量。通过目标函数和正则条件，导出算法收敛的上下界，提升了结果的合理性和分析的紧凑性。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，结合分布式谱算法与索伯列夫核。
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该方法用于解决功能线性回归问题，适合离散样本点的功能协变量。
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通过建立目标函数和正则性条件，导出了算法收敛的上下界。
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研究表明了正则性条件的合理性和分析的紧凑性。
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该研究提升了当前文献中的现有结果。
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