Optimal Multiscale Learning of Linear Operators
यह शोधपत्र वेवलेट स्केल्स (wavelet scales) के बीच गैर-समान स्थानीय अनुमान संबंधी कठिनाइयों का लाभ उठाकर इष्टतम लागत प्राप्त करने वाले एक स्केल-एडेप्टिव ब्लॉकवाइज़ लीस्ट-स्क्वेयर्स एस्टीमेटर का निर्माण करके और सोबोलेव स्पेस (Sobolev spaces) के बीच बाउंडेड लीनियर ऑपरेटर्स को सीखने के लिए सांख्यिकीय और गणनात्मक सीमाओं को व्युत्पन्न करके मिनिमैक्स दरों (minimax rates) को स्थापित करता है।