arXiv ID:
2606.23096
交互式统计决策中带隐私保护的极小化分位数下界 / Minimax Quantile Lower Bounds for Interactive Statistical Decision Making with Privacy
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一套基于分位数而非期望值的理论框架,用于分析交互式统计决策中的最坏情况风险,并推导出在高隐私保护要求下,高斯均值估计和K臂老虎机问题所需样本量的明确下界,揭示了隐私保护与探索成本之间的权衡关系。