高次元共分散行列のロバストで良好な条件付きスパース推定

この記事は、高次元設定における共分散行列の推定に関する新しい方法を提示している可能性があります。ロバスト性と良好な条件付けに焦点を当てています。これは、ノイズの多いデータと推定プロセスにおける潜在的な不安定性に関連する課題に対処していることを示唆しています。「スパース」の使用は、推定精度と計算効率を向上させるためにスパース性の仮定を利用していることを意味します。

• •高次元データにおける共分散行列の推定に焦点を当てています。
• •ノイズの多いデータに対するロバスト性と、安定性のための良好な条件付けを重視しています。
• •精度と効率を向上させるために、スパース性の仮定を利用している可能性があります。