Auteurs:  (1) Sha-Bo Lin, Centre pour la prise de décision intelligente et l'apprentissage automatique, École de gestion, Université Xi'an Jiaotong ;  (2) Xingping Sun, Département de mathématiques, Université d'État du Missouri ;  (3) Di Wang, §Centre pour la prise de décision intelligente et l'apprentissage automatique, École de gestion, Université Xi'an Jiaotong.  Aperçu du contenu  Résumé et introduction  Relation d'incertitude de l'interpolation du noyau sur les sphères  Interpolation du noyau distribué  Différences entre opérateurs via les règles de quadrature  Preuves  Vérifications numériques  Les références  Abstrait  Pour l'interpolation par noyau de fonction de base radiale (RBF) de données dispersées, Schaback [30] a prouvé en 1995 que l'erreur d'approximation atteignable et le numéro de condition de la matrice d'interpolation sous-jacente ne peuvent pas être réduits simultanément. Il a qualifié cette découverte de « relation d’incertitude », dont une conséquence indésirable est que l’interpolation du noyau RBF est sensible aux données bruitées. Dans cet article, nous proposons et étudions une méthode d'interpolation distribuée pour gérer et quantifier l'incertitude provoquée par l'interpolation de données sphériques bruyantes d'ampleur non négligeable. Nous présentons également des résultats de simulation numérique montrant que notre méthode est pratique et robuste en termes de gestion de données bruitées provenant d'environnements informatiques difficiles.    Interpolation du noyau, atténuation distribuée de l'incertitude, données sphériques dispersées  Mots clés.  Relation d'incertitude de l'interpolation du noyau sur les sphères   3. Interpolation du noyau distribué.  Le corollaire 2.2 montre que l’interpolation du noyau fonctionne mal face à des données bruitées d’ampleur non négligeable. Pour pallier cet inconvénient majeur, nous proposons et étudions dans cette section une méthode d'interpolation à noyau distribué (DKI), motivée par « l'apprentissage distribué » dans la littérature [37, 19]. Au sens figuré, il s’agit d’une stratégie « diviser pour régner » pour quantifier l’incertitude. Pour élaborer, nous décrivons la méthode en trois étapes.   4. Différences entre opérateurs via les règles de quadrature.  Dans cette section, nous exposons d’abord brièvement une approche d’opérateur intégral initiée dans [8], puis dérivons des limites supérieures strictes pour les différences d’opérateurs qui nous intéressent, obtenant ainsi un certain type d’inégalités d’échantillonnage de Sobolev [12] comme sous-produit. Les points forts de la section incluent la proposition 4.5) et le lemme 4.8.   6. Vérifications numériques  Quatre simulations sont effectuées dans cette section pour vérifier les excellentes performances du DKI. La première montre que DKI réussit à contourner l’incertitude de l’interpolation du noyau. Le second montre le rôle de m dans DKI. Le troisième se concentre sur le rôle de la stratégie de division au DKI. Le dernier compare DKI avec plusieurs schémas d'ajustement de données sphériques populaires, notamment l'hyperinterpolation filtrée distribuée (DFH) [21], l'esquisse avec des plans s ∗ [20] et la régression de crête à noyau distribué (DKRR) [8].     Dans cette simulation, nous montrons le rôle du paramètre m dans DKI. Nous générons 10 014 échantillons de formation (avec 141 conceptions en entrée). Le nombre de divisions, m, varie de {5, 10, · · · , 200}. La figure 6.2 montre la relation entre le RMSE du DKI et le nombre de machines locales sous différents niveaux de bruit gaussien, à condition que le nombre total d'échantillons d'apprentissage soit indiqué. De la figure 6.2, nous pouvons conclure les affirmations suivantes : 1) Pour les échantillons d'apprentissage avec des niveaux de bruit plus élevés, le RMSE des tests diminue généralement au début, puis augmente lentement à mesure que le nombre de machines locales augmente. Des valeurs modérées de m sont plus conductrices d’une bonne propriété d’approximation pour DKI. La raison en est que m trop petit ne résout pas le problème d’incertitude dans l’interpolation du noyau ; un m trop grand augmente l'erreur d'ajustement, ce qui entraîne des performances de généralisation légèrement moins bonnes. 2) Le nombre optimal m avec le RMSE le plus bas augmente avec l'augmentation du bruit gaussien. Cela vérifie l'équation (3.3) du théorème 3.2, dans laquelle l'erreur d'approximation concerne principalement l'erreur d'échantillonnage pour un bruit important (c'est-à-dire un grand M) et peut être réduite en utilisant un grand m.  Simulation 2 :  LES RÉFÉRENCES  [1] R. 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