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我们研究了矩阵博弈的次线性经典算法和量子算法，这是优化和机器学习中的一个基本问题，具有可证明的保证。给定一个矩阵，矩阵博弈的次线性算法以前只知道两种特殊情况：（1）最大化向量位于 L1 范数单位球中，（2）最小化向量位于 L1 或 L2 范数单位球中。我们给出了一个可以在这两种情况之间平滑插值的次线性经典算法：对于 1 到 2 之间的任何固定 q，我们在某些附加误差范围内求解最小化向量位于 Lq 范数单位球中的矩阵博弈。我们还提供了一个相应的次线性量子算法，该算法可以解决同一任务，并且最大化和最小化向量的维度有二次改进。我们的经典算法和量子算法在维度参数上都是最优的，最多可达多对数因子。最后，我们提出了针对近似 Carathéodory 问题的亚线性经典和量子算法以及 Lq-margin 支持向量机作为应用。
一般矩阵博弈的亚线性经典和量子算法
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