Autores:  (1) Sha-Bo Lin, Centro para la Toma de Decisiones Inteligentes y el Aprendizaje Automático, Escuela de Administración, Universidad Xi'an Jiaotong;  (2) Xingping Sun, Departamento de Matemáticas, Universidad Estatal de Missouri;  (3) Di Wang, §Centro para la toma de decisiones inteligente y el aprendizaje automático, Escuela de Administración, Universidad Xi'an Jiaotong.  Descripción general del contenido  Resumen e introducción  Relación de incertidumbre de la interpolación del kernel en esferas  Interpolación de kernel distribuida  Diferencias de operadores mediante reglas de cuadratura  Pruebas  Verificaciones numéricas  Referencias  Abstracto  Para la interpolación del núcleo de la función de base radial (RBF) de datos dispersos, Schaback [30] demostró en 1995 que el error de aproximación alcanzable y el número de condición de la matriz de interpolación subyacente no pueden reducirse simultáneamente. Se refirió a este hallazgo como una “relación de incertidumbre”, cuya consecuencia indeseable es que la interpolación del núcleo RBF es susceptible a datos ruidosos. En este artículo, proponemos y estudiamos un método de interpolación distribuida para gestionar y cuantificar la incertidumbre provocada por la interpolación de datos esféricos ruidosos de magnitud no despreciable. También presentamos resultados de simulación numérica que muestran que nuestro método es práctico y robusto en términos de manejo de datos ruidosos de entornos informáticos desafiantes.    Interpolación de kernel, mitigación de incertidumbre distribuida, datos esféricos dispersos  Palabras clave.  Relación de incertidumbre de la interpolación del kernel en esferas   3. Interpolación de kernel distribuida.  El corolario 2.2 muestra que la interpolación del kernel funciona mal cuando se enfrenta a datos ruidosos de magnitud no despreciable. Para superar este importante inconveniente, proponemos y estudiamos en esta sección un método de interpolación de núcleo distribuido (DKI), que está motivado por el "aprendizaje distribuido" en la literatura [37, 19]. En sentido figurado, se trata de una estrategia de divide y vencerás para la cuantificación de la incertidumbre. Para elaborar, describimos el método en tres pasos.   4. Diferencias de operadores mediante reglas de cuadratura.  En esta sección, primero exponemos brevemente un enfoque de operador integral iniciado en [8] y luego derivamos límites superiores ajustados para las diferencias de los operadores de nuestro interés, obteniendo un cierto tipo de desigualdades de muestreo de Sobolev [12] como subproducto. Los aspectos más destacados de la sección incluyen la Proposición 4.5) y el Lema 4.8.   6. Verificaciones numéricas  En esta sección se realizan cuatro simulaciones para verificar el excelente desempeño de DKI. El primero muestra que DKI logra sortear la incertidumbre de la interpolación del kernel. El segundo muestra el papel de m en DKI. El tercero se centra en el papel de la estrategia divisional en DKI. El último compara DKI con varios esquemas populares de ajuste de datos esféricos, incluida la hiperinterpolación filtrada distribuida (DFH) [21], bocetos con diseños s ∗ [20] y regresión distribuida de crestas del núcleo (DKRR) [8].     En esta simulación, mostramos el papel del parámetro m en DKI. Generamos 10014 muestras de capacitación (con 141 diseños como entradas). El número de divisiones, m, oscila entre {5, 10, · · · , 200}. La Figura 6.2 muestra la relación entre RMSE de DKI y el número de máquinas locales bajo diferentes niveles de ruido gaussiano, siempre que se proporcione el número total de muestras de entrenamiento. De la Figura 6.2, podemos concluir las siguientes afirmaciones: 1) Para muestras de entrenamiento con niveles más altos de ruido, el RMSE de prueba generalmente disminuye al principio y luego aumenta lentamente a medida que aumenta el número de máquinas locales. Los valores moderados de m son más conducentes a una buena propiedad de aproximación para DKI. La razón es que m demasiado pequeña no soluciona con éxito el problema de la incertidumbre en la interpolación del kernel; m demasiado grande aumenta el error de ajuste, lo que da como resultado un rendimiento de generalización ligeramente peor. 2) El número óptimo m con el RMSE más bajo crece al aumentar el ruido gaussiano. Esto verifica la ecuación (3.3) del Teorema 3.2, en la que el error de aproximación tiene que ver principalmente con el error de muestra para ruido grande (es decir, M grande) y se puede reducir usando un m grande.  Simulación 2:  REFERENCIAS  [1] R. 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