本研究提出了一种新的样本复杂度，显著降低了在近似差分隐私下学习高斯混合模型的样本需求，尤其在高维情况下。

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。