Experimental Design for Any $p$-Norm

要約

タイトル：任意の$p$-normのための実験設計
要約：
– 実験設計問題の一般的な$p$-norm目的関数について、これまでに研究されてきたD/A/E-designなどの特殊な場合を含むものを考える。
– ランダム化局所探索法が、すべての$p$に対してこの問題を解決する統一アルゴリズムを与えることを証明する。
– これは一般的な$p$-norm目的関数に対する初の近似アルゴリズムであり、特殊な場合の最良の既知の上限値のうまい補間を提供する。

要約(オリジナル)

We consider a general $p$-norm objective for experimental design problems that captures some well-studied objectives (D/A/E-design) as special cases. We prove that a randomized local search approach provides a unified algorithm to solve this problem for all $p$. This provides the first approximation algorithm for the general $p$-norm objective, and a nice interpolation of the best known bounds of the special cases.

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