介绍了子模函数的理论，包括在计算机科学和应用数学（如机器学习，计算机视觉，运筹学或电力网络）中发挥重要作用的集合函数，类似于向量空间上的凸函数。假定掌握了凸分析的基础知识。

Oct, 2010

本文探究了三个相关且重要的机器学习问题。我们展示了这三个问题的复杂度都依赖于子模函数的 ' 曲率 '，并提供了改进旧有结果的上下界。我们证明了曲率对于子模函数的近似、最小化和学习有影响，并通过实验结果支持了我们的理论结论。

Nov, 2013

本文提出一种针对子模函数的数据学习算法，可用于数据概括、特征选择和主动学习等机器学习领域。通过将贪婪最大化算法的输出解释为项目序列的分布，本文提出一种可微的方式对模型进行优化。实证研究表明，该方法对解决实际场景中的推荐和图像概括等问题有较好的效果。

Mar, 2018

该论文介绍了如何将亚模模函数最小化算法扩展到近似最小化非亚模函数并给出了理论保证。

May, 2019

本文研究了次模函数及其在凸优化和概率测度方面的应用，提出了连续化的概率测度拓展方式，利用多重边际最优传送理论对次模集函数情况下的推论进行了拓展，最终给出了离散域中通用次模函数的实际最小化算法及其收敛速率。

Nov, 2015

本文介绍了子模函数的连续松弛及其在优化问题中的应用，同时提出了一种基于对称子模函数的基数约束下，最小化函数的常系数逼近算法。

Dec, 2009

本文研究两个新的优化问题 —— 在满足子模下限的约束条件下最小化子模函数（子模覆盖）和在满足子模上限的约束条件下最大化子模函数（子模背包）。我们将这些问题表述为约束优化问题，并获得许多有界逼近保证。此外，我们证明了这两个问题的紧密关联，并提供了一种解决一个问题的逼近算法用于获得另一个问题的逼近保证。最后，我们通过实验证明了本文算法的效果和良好的可扩展性。

Nov, 2013

本文介绍了通过使用广义子模函数代替较简单的目标函数获得的几个传统计算机科学问题的推广，包括子模型负载平衡，子模型最稀疏切割和子模型平衡切割等，并建立了这些问题的近似界限。

May, 2008

本文研究了一类新的子模函数优化问题，提出了一种基于平滑凸优化的算法 SLG，可用于解决具有数万个变量的分解子模函数问题，而且在一些合成基准测试和联合分类和分割任务中优于现有的子模函数优化算法。

Oct, 2010

本文研究了弱次模函数的性质及优化问题，其中包括了一些次超模函数，并提出了在均匀和一般性拟阵约束下最大化弱次模函数的优化问题，在此问题中，我们证明了标准贪心算法和简单局部搜索算法的算法近似比分别为 5.95 和 10.22。

Jan, 2014