我们研究了重尾梯度下的差分隐私随机凸优化问题，提出了一种新的约简方法，首次在重尾环境中实现最优速率，满足（ε，δ）近似差分隐私。
本研究解决了差分隐私框架下凸优化问题的次优速率问题，通过剪裁和迭代更新方法改进了梯度估计器的尾部特性，实现了最优的DP优化速率，匹配了现有的最小最大下界，表明差分隐私下随机凸优化的理论极限是可达的。
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