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哈密顿量函数学习的经典困难性证明
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AI 综述
2026年10月3日，arXiv cs.LG 分类发布一篇论文，针对 Morohoshi 等人提出的哈密顿量函数学习问题，严格证明了两个特定分布下（f_cos,π(λ)=cos(πλ) 与 f_exp,β(λ)=e^(-βλ)）的平均情况经典困难性。论文指出，在随机 RSA 模数分解平均情况困难性假设下，若存在高效经典随机学习器能在平方损失下以经典多项式时间评估输出假设，则将推出随机 RSA 模数分解的经典随机多项式时间算法。该结果为该学习问题的经典可解性给出了基于 RSA 假设的困难性证据。
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最新进展10月3日 12:00
arXiv 论文证明两个特定分布下哈密顿量函数学习的平均情况经典困难性。报道时间线
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10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）学习哈密顿量函数的经典困难性
针对 Morohoshi 等人提出的哈密顿量函数学习问题，本文严格证明了两个特定分布下（f_cos,π(λ)=cos(πλ) 与 f_exp,β(λ)=e^(-βλ)）的平均情况经典困难性。在随机 RSA 模数分解平均情况困难性假设下，若存在高效经典随机学习器能在平方损失下以经典多项式时间评估输出假设，则将推出随机 RSA 模数分解的经典随机多项式时间算法。
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