We consider the problem of the uniform (in $L_\infty$) recovery of ridge functions $f(x)=\varphi(\langle a,x\rangle)$, $x\in B_2^n$, using noisy evaluations $y_1\approx f(x^1),\ldots,y_N\approx f(x^N)$. It is known that for classes of functions $\varphi$ of finite smoothness the problem suffers from the curse of dimensionality: in order to provide good accuracy for the recovery it is necessary to make exponential number of evaluations. We prove that if $\varphi$ is analytic in a neighborhood of $[-1,1]$ and the noise is small, then there is an efficient algorithm that recovers $f$ with good accuracy using $\asymp n\log^2n$ function evaluations.


翻译:我们考虑的是海脊功能的统一($L ⁇ infty$)回收问题。 美元(x) ⁇ varphi(\ langle a,x\rangle)$, 美元(x_) 美元(x_) 美元(x_) 美元(x_) 美元(xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

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