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随机特征法在多维空间中的谱收敛性证明
该论文证明了随机特征法在逼近多维目标函数时的谱收敛性，覆盖Sobolev、Gevrey、超解析和带限函数类。研究建立了高概率下的近似误差估计，为理论分析提供了新结果。
AI推荐理由 该论文为随机特征法在多维函数逼近中提供了严格的谱收敛理论保证，覆盖多种函数类，有助于从业者理解该方法在高维问题中的可靠性边界，但实际应用效果仍需进一步验证。
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