Minimal Subsampled Rank-1 Lattices for Multivariate Approximation with Optimal Convergence Rate
यह शोध पत्र रैंडमली सबसैम्प्ल्ड रैंक-1 लैटिस के लिए त्रुटि सीमाओं (error bounds) को स्थापित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि वे कोरोबोव स्पेस में इष्टतम सैंपलिंग जटिलता प्राप्त कर सकते हैं और प्रारंभिक लैटिस आकार को न्यूनतम कर सकते हैं, साथ ही वर्स्ट-केस एरर विश्लेषण के माध्यम से फ्रीक्वेंसी इंडेक्स सेट्स का एक नया लक्षण वर्णन प्रदान करते हैं।