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Direct Inference on Admissible Sets (Diona)

Lorenzo Sabug, Eric Kerrigan · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.31526 · open-access PDF

French

Nous proposons une nouvelle méthode de régression appelée Direct Inference on Admissible Sets (Diona) qui utilise directement des échantillons pour estimer l'état et ses dérivés à un point de requête, ainsi que leurs limites admissibles, sans longue formation globale. En jetant les valeurs et les dérivés à la requête et les échantillons voisins en tant que variables latentes dans un problème d'optimisation restreint, le fardeau des longs circuits de formation devient l'une des solutions locales à la demande. Nous établissons les propriétés théoriques de Diona, y compris la couverture d'échantillons finis et, dans le cas sans bruit, la convergence vers l'état véritable et les dérivés et

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

We propose a new regression method named Direct Inference on Admissible Sets (Diona) that directly uses samples to estimate the state and its derivatives at a query point, along with their admissible bounds, without long global training. By casting the values and derivatives at the query and neighbouring samples as latent variables in a constrained optimisation problem, the burden of long training loops becomes one of on-demand local solves. We establish Diona's theoretical properties including finite-sample coverage and, in the noiseless case, convergence to the true state and derivatives und

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange