<br><br><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;"><div>
<br>
</div>  This is very interesting! I'd be intrigued to know how well this works<br>
for you in practice, e.g. how many games are required for basic tuning<br>
of few [0,1](R values.<br>
<br></blockquote><div><br>I would say that this number of games scales as d/epsilon^2 <br>with d the dimension and epsilon the required precision; this is I think reached by the QLR<br>software (papers on QLR on Rémi Coulom's web page), if there's no problem with bad conditionning or too complicated functions.<br>

At least there are upper complexity bounds like that :-)<br>The parallel complexity is very good - which suggests (unsurprisingly) that using clusters or grids is good for this.<br>Rémi, your feeling on this ?<br>Olivier<br>

</div></div>