待验证50% 置信事实精确时间
信息论最优遗憾Õ(md+k)与多项式时间可达遗憾之间存在本质分离，该鸿沟是计算复杂性所固有的，而非算法设计不足。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/15
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证信息论下界刻画的是在无计算资源限制下任何算法（甚至指数时间）能达到的最优表现，本问题中对应Õ(md+k)；计算下界则假设算法必须在多项式时间内运行，得到的下界通常更大。79% 相似待验证样本复杂度越高意味着该概念对学习算法越难，被视为更高的语义复杂度信号75% 相似待验证内点法在理论上具有多项式时间复杂度保证，而单纯形法最坏情况下呈指数级复杂度74% 相似待验证在连续凸集行动空间中，通过离散化行动空间并套用离散算法可以得到Õ(md+k)的遗憾，但所需网格点数量随维度d指数增长，导致算法在多项式时间内不可行。74% 相似待验证高斯DAG的高维结构学习面临统计-计算鸿沟：具有尖锐样本复杂度的方法依赖计算代价高昂的子集搜索并需要事先给定入度上界，而多项式时间算法的样本复杂度表现相对逊色72% 相似
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