다차원 누적분포함수 균일 근사와 고정가격 메커니즘의 샘플 복잡도

초록

본 논문은 1비트 밴딧 피드백만을 이용해 n차원 누적분포함수(CDF)를 균일하게 ε정도 근사하는 데 필요한 샘플 수를 분석한다. 핵심 결과는 차원에 대한 의존도가 로그 수준에 머무르는 𝑂(1/ε³·log(1/ε)^{O(n)}) 샘플 복잡도이며, 이를 바탕으로 소규모 시장의 고정가격 메커니즘 학습 및 regret 최소화에 대한 새로운 경계도 제시한다.

상세 분석

이 연구는 전통적인 Dvoretzky‑Kiefer‑Wolfowitz(DKW) 불평등이 전제하는 전체 관측(full feedback)과 달리, 매 라운드마다 단 하나의 비트 I