Минимаксно оптимальное отношение размеров выборок данных разной точности

В докладе речь пойдет о минимаксной ошибке интерполяции для регрессии на основе гауссовских процессов для многомерного входа. Как следствие получается минимаксная ошибка интерполяции для широко используемой модели данных разной точности. Такая минимаксная ошибка позволяет установить оптимальное соотношение между размерами выборок разной точности и сравнить ошибки, получаемые при использовании только данных высокой точности или данных разной точности для заданного бюджета. Получаемое соотношение зависит только от "гладкости" функций разной точности, коэффициента корреляции и относительной стоимости вычислений точной и грубой функции.