SIAM Journal on Scientific Computing, Volume 42, Issue 5, Page A2731-A2749, January 2020.
Inspired by recent developments in multilevel Monte Carlo (MLMC) methods and randomized sketching for linear algebra problems, we propose an MLMC estimator for real-time processing of matrix structured random data. Our algorithm is particularly effective in handling high-dimensional inner products and matrix multiplication, and finds applications in computer vision and large-scale supervised learning.

中文翻译：

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用于矩阵乘法的多级蒙特卡洛估计器

SIAM科学计算杂志，第42卷，第5期，第A2731-A2749页，2020年1月。
受多层蒙特卡罗（MLMC）方法的最新发展和线性代数问题的随机绘制的启发，我们提出了一种用于实时处理的MLMC估计器矩阵结构的随机数据。我们的算法在处理高维内积和矩阵乘法方面特别有效，并且在计算机视觉和大规模监督学习中得到了应用。