[论文] Gap-free Differentially Private PCA for Gaussian Data

论文概要

研究领域: ML 作者: Alina Ene, Huy L. Nguyen 发布时间: 2026-09-25 arXiv: 2609.31614

中文摘要

我们为高斯数据下的主成分分析（PCA）问题给出了一种无间隙（gap-free）的差分隐私算法。

原文摘要

We give a gap-free differentially private algorithm for the principal component analysis (PCA) problem with Gaussian data.

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