В. Н. Темляков, “Об универсальном восстановлении функций по значениям в точках в равномерной норме”, Теория функций многих действительных переменных и ее приложения, Сборник статей. К 90-летию члена-корреспондента РАН Олега Владимировича Бесова, Труды МИАН, 323, МИАН, М., 2023, 213–223 ; V. N. Temlyakov, “On Universal Sampling Recovery in the Uniform Norm”, Proc. Steklov Inst. Math., 323 (2023), 206–216
А. Б. Утесов, “Об оптимальном восстановлении функций по числовой информации о них и предельная погрешность оптимального вычислительного агрегата”, Матем. заметки, 111:5 (2022), 752–761 ; A. B. Utesov, “Optimal Recovery of Functions from Numerical Information on Them and Limiting Error of the Optimal Computing Unit”, Math. Notes, 111:5 (2022), 759–767
Ф. Дай, А. Примак, В. Н. Темляков, С. Ю. Тихонов, “Дискретизация интегральной нормы и близкие задачи”, УМН, 74:4(448) (2019), 3–58 ; F. Dai, A. Prymak, V. N. Temlyakov, S. Yu. Tikhonov, “Integral norm discretization and related problems”, Russian Math. Surveys, 74:4 (2019), 579–630
Vladimir Temlyakov, “Connections between numerical integration, discrepancy, dispersion, and universal discretization”, The SMAI journal of computational mathematics, S5 (2019), 185
Temlyakov V.N., “Universal Discretization”, J. Complex., 47 (2018), 97–109
Temlyakov V.N., “Approximation in learning theory”, Constr. Approx., 27:1 (2008), 33–74
Konyagin S.V., Temlyakov V.N., “The entropy in learning theory. Error estimates”, Constr. Approx., 25:1 (2007), 1–27
DeVore R., Kerkyacharian G., Picard D., Temlyakov V., “Approximation methods for supervised learning”, Found. Comput. Math., 6:1 (2006), 3–58
Temlyakov V.N., “Nonlinear methods of approximation”, Found. Comput. Math., 3:1 (2003), 33–107
Temlyakov V.N., “Universal bases and greedy algorithms for anisotropic function classes”, Constr. Approx., 18:4 (2002), 529–550