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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

Korean

우리는 수용 가능한 세트에 대한 직접 추론 (Diona)라는 이름의 새로운 회귀 방법을 제안합니다.이 방법은 직접 샘플을 사용하여 쿼리 지점에서 상태와 파생물과 그 허용 된 경계와 함께, 긴 글로벌 훈련없이 추출합니다. 쿼리 및 이웃 샘플의 값과 파생물을 잠재 변수로 던지면서 제한된 최적화 문제에서 긴 훈련 루프의 부담은 수요에 따라 로컬 솔루션 중 하나가됩니다.우리는 유한 샘플 커버 및 소음이없는 경우, 진정한 상태와 파생물과 함께 Diona의 이론적 특성을 확립합니다.

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