本文探讨了随机梯度下降算法在未知线性时不变动态系统中收敛于全局极值的能力，尽管目标函数为非凸。研究提供了多项式运行时间和样本复杂度的界限，首次为线性系统识别问题提供了多项式保证，并分析了样本复杂性与控制目标之间的权衡。

本文探讨了随机梯度下降算法在未知线性时不变动态系统中的应用，证明其能高效收敛于全局极值。尽管目标函数非凸，研究提供了多项式运行时间和样本复杂度的界限，首次为该问题提供多项式保证。同时，讨论了影响收敛的因素，并提出了结合适应性与方差约减技术的高效分布式随机优化方法，实现了最优收敛速率。