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该团队研究了经典阴影输出中选定协方差矩阵的有限样本估计问题。对于一般阴影输出向量，该工作考虑了其协方差矩阵及一个固定压缩选择。本文主要定理适用于任意阴影协议，并为选定样本中心经验协方差给出了算子范数误差界。当该界限中出现的协议依赖常数与环境系统规模无关时，所需样本量也与环境维度无关。证明结合了矩阵伯恩斯坦集中不等式、精确的秩一中心化恒等式以及Weyl和Davis--Kahan摄动界。该团队针对局部测量设定验证了这一有界输出条件。对于具有固定局部维度的通用局部乘积阴影协议，有限权重的乘积可观测量导致界限由支撑集大小和局部重构系数控制，而非张量因子总数。因此，在选定集大小、可观测量权重和局部重构系数上的统一有界性意味着与维度无关的选定协方差估计。针对有偏局部泡利阴影，该工作从选定泡利支撑集和局部基选择概率出发，以闭合形式评估了相关界限。该团队还推导出一个精确协方差公式，该公式由泡利兼容性和逆概率重叠因子主导，展示了测量偏差如何影响对角方差和非对角统计耦合。与全局克利福德阴影的比较表明，这种与维度无关的局部行为并非所有阴影协议的固有特性。