비정상적 Halpern 반복 과정과 강화 학습에의 응용

비정상적 Halpern 반복 과정을 사용하여 노름 공간에서 비확장 및 수축 연산자의 고정점을 근사하는 방법을 분석하였다. 균일 한계 분산을 가진 확률적 오라클을 사용할 경우 제안된 방법은 ˜O(ε^-5)의 전체 오라클 복잡도를 보이며, 이는 최근 확률적 Krasnoselskii-Mann 반복 과정에 대해 알려진 결과를 개선한다. 또한 ε^-3의 하한을 제시하였는데, 이는 평균 반복 과정을 포함한 광범위한 알고리즘에 적용된다.