Some lower bounds for optimal sampling recovery of functions with mixed smoothness

Capa
  • Autores: Gasnikov A.V.1,2,3, Temlyakov V.N.4,2,5,6
  • Afiliações:
    1. Ivannikov Institute for System Programming of the Russian Academy of Science, Moscow, Russia
    2. Steklov Mathematical Institute of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
    3. Innopolis University, Innopolis, Russia
    4. University of South Carolina, Columbia, SC, USA
    5. Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia
    6. Moscow Center of Fundamental and Applied Mathematics, Moscow, Russia
  • Edição: Volume 216, Nº 11 (2025)
  • Páginas: 90-107
  • Seção: Articles
  • URL: https://journal-vniispk.ru/0368-8666/article/view/351336
  • DOI: https://doi.org/10.4213/sm10250
  • ID: 351336

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Recently there was a substantial progress in the problem of sampling recovery on function classes with mixed smoothness. It was mostly done by proving new and sometimes optimal upper bounds for both linear sampling recovery and nonlinear sampling recovery. In this paper we address the problem of lower bounds for the optimal rates of nonlinear sampling recovery. In the case of linear recovery one can use the well-developed theory of estimating the Kolmogorov and linear widths to establish some lower bounds for the optimal rates. In the case of nonlinear recovery we cannot use the above approach. It seems like the only technique which is available now is based on some simple observations. We demonstrate how these observations can be used.

Sobre autores

Alexander Gasnikov

Ivannikov Institute for System Programming of the Russian Academy of Science, Moscow, Russia; Steklov Mathematical Institute of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia; Innopolis University, Innopolis, Russia

Email: gasnikov@yandex.ru
ORCID ID: 0000-0002-7386-039X
Scopus Author ID: 15762551000
Researcher ID: L-6371-2013
Doctor of physico-mathematical sciences, Associate professor

Vladimir Temlyakov

University of South Carolina, Columbia, SC, USA; Steklov Mathematical Institute of Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia; Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia; Moscow Center of Fundamental and Applied Mathematics, Moscow, Russia

Email: temlyakovv@gmail.com
Doctor of physico-mathematical sciences, Professor

Bibliografia

  1. M. Dolbeault, D. Krieg, M. Ullrich, “A sharp upper bound for sampling numbers in $L_2$”, Appl. Comput. Harmon. Anal., 63 (2023), 113–134
  2. F. Dai, V. Temlyakov, Universal discretization and sparse sampling recovery
  3. F. Dai, V. Temlyakov, “Random points are good for universal discretization”, J. Math. Anal. Appl., 529:1 (2024), 127570, 28 pp.
  4. F. Dai, V. Temlyakov, Lebesgue-type inequalities in sparse sampling recovery
  5. D. Dũng, V. Temlyakov, T. Ullrich, Hyperbolic cross approximation, Adv. Courses Math. CRM Barcelona, Birkhäuser/Springer, Cham, 2018, xi+218 pp.
  6. T. Jahn, T. Ullrich, F. Voigtlaender, “Sampling numbers of smoothness classes via $ell^1$-minimization”, J. Complexity, 79 (2023), 101786, 35 pp.
  7. E. D. Kosov, V. N. Temlyakov, Bounds for the sampling discretization error and their applications to universal sampling discretization
  8. D. Krieg, M. Ullrich, “Function values are enough for $L_2$-approximation”, Found. Comput. Math., 21:4 (2021), 1141–1151
  9. D. Krieg, M. Ullrich, “Function values are enough for $L_2$-approximation: Part II”, J. Complexity, 66 (2021), 101569, 14 pp.
  10. N. Nagel, M. Schäfer, T. Ullrich, “A new upper bound for sampling numbers”, Found. Comput. Math., 22:2 (2022), 445–468
  11. V. N. Temlyakov, “On approximate recovery of functions with bounded mixed derivative”, J. Complexity, 9:1 (1993), 41–59
  12. V. Temlyakov, Multivariate approximation, Cambridge Monogr. Appl. Comput. Math., 32, Cambridge Univ. Press, Cambridge, 2018, xvi+534 pp.
  13. V. Temlyakov, “On optimal recovery in $L_2$”, J. Complexity, 65 (2021), 101545, 11 pp.
  14. V. Temlyakov, Sparse sampling recovery by greedy algorithms
  15. V. Temlyakov, Sparse sampling recovery in integral norms on some function classes
  16. V. Temlyakov, T. Ullrich, “Bounds on Kolmogorov widths and sampling recovery for classes with small mixed smoothness”, J. Complexity, 67 (2021), 101575, 19 pp.
  17. J. F. Traub, G. W. Wasilkowski, H. Wozniakowski, Information-based complexity, Comput. Sci. Sci. Comput., Academic Press, Inc., Boston, MA, 1988, xiv+523 pp.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Gasnikov A.V., Temlyakov V.N., 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».