Fugu-MT 論文翻訳(概要): Recover the spectrum of covariance matrix: a non-asymptotic iterative method

論文の概要: Recover the spectrum of covariance matrix: a non-asymptotic iterative method

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00230v1
Date: Sat, 1 Jan 2022 18:44:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-04 13:55:05.010376
Title: Recover the spectrum of covariance matrix: a non-asymptotic iterative method
Title（参考訳）: 非漸近反復法による共分散行列のスペクトルの復元
Authors: Juntao Duan, Ionel Popescu, Heinrich Matzinger
Abstract要約: サンプル共分散はスペクトルに一貫したバイアスを持つことはよく知られており、例えばウィッシュアート行列のスペクトルはマルテンコ・パストゥル則に従う。本研究では、このバイアスを積極的に排除し、中小次元の真のスペクトルを復元する反復アルゴリズム「集中」を導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: It is well known the sample covariance has a consistent bias in the spectrum, for example spectrum of Wishart matrix follows the Marchenko-Pastur law. We in this work introduce an iterative algorithm 'Concent' that actively eliminate this bias and recover the true spectrum for small and moderate dimensions.
Abstract（参考訳）: サンプル共分散はスペクトルに一貫したバイアスを持つことはよく知られており、例えばウィッシュアート行列のスペクトルはマルテンコ・パストゥル則に従う。本研究では,このバイアスを積極的に排除し,小中小次元の真のスペクトルを回復する反復的アルゴリズム「集中」を提案する。

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