我们确定了，在绝对常数范围内，对一个 m 维复函数空间的加权 L_2 Marcinkiewicz–Zygmund 不等式所需点评估的最坏情况数量。若相对失真 0 < ε < 1，则该数量为 Θ(min{m^2, m/ε^2})，且精确离散化具有尖锐的最坏情况值 m^2。虽然上界可由近期构造得出，我们的贡献在于构造了难以离散化的函数空间，并得到了匹配的下界。我们使用了针对单位范数紧框架的加权子框架的迹-方差不等式。其中一个实例是完全图边框架，它在每个维度上都给出了一种构造。当 m − 1 为素数幂时，Singer 等角紧框架改进了常数，而极大等角紧框架在存在时，利用我们的方法给出了可能的最强下界。我们还推导了关于加权最小二乘系统条件数以及当这些系统通过 LSQR 求解时基于标准条件数的迭代估计的推论。