Fugu-MT 論文翻訳(概要): Identification of Non-causal Graphical Models

論文の概要: Identification of Non-causal Graphical Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09480v1
Date: Sat, 12 Oct 2024 10:40:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 14:14:38.031824
Title: Identification of Non-causal Graphical Models
Title（参考訳）: 非因果グラフモデルの同定
Authors: Junyao You, Mattia Zorzi,
Abstract要約: 本稿では,変数間のスムーズな関係を符号化したエッジを持つ非因果的グラフィカルモデルの推定問題について考察する。ホワイトノイズ処理における移動距離を最小化する手法は, 両面の自己回帰的非因果的グラフィカルモデルであることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The paper considers the problem to estimate non-causal graphical models whose edges encode smoothing relations among the variables. We propose a new covariance extension problem and show that the solution minimizing the transportation distance with respect to white noise process is a double-sided autoregressive non-causal graphical model. Then, we generalize the paradigm to a class of graphical autoregressive moving-average models. Finally, we test the performance of the proposed method through some numerical experiments.
Abstract（参考訳）: 本稿では,変数間のスムーズな関係を符号化したエッジを持つ非因果的グラフィカルモデルの推定問題について考察する。本研究では,ホワイトノイズ処理における移動距離を最小化する解が,両面の自己回帰的非因果的グラフィカルモデルであることを示す。そして、このパラダイムをグラフィカルな自己回帰移動平均モデルのクラスに一般化する。最後に,提案手法の性能を数値実験により検証する。

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