論文の概要: Modeling and Topology Estimation of Low Rank Dynamical Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06674v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 03:42:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.059946
• Title: Modeling and Topology Estimation of Low Rank Dynamical Networks
• Title（参考訳）: 低ランク動的ネットワークのモデリングとトポロジー推定
• Authors: Wenqi Cao, Aming Li,
• Abstract要約: 識別可能性を保証する低階動的ネットワークモデルを提案する。 この理論的結果に基づいて,ネットワークエッジを推定する一貫した手法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21485350418225238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional topology learning methods for dynamical networks become inapplicable to processes exhibiting low-rank characteristics. To address this, we propose the low rank dynamical network model which ensures identifiability. By employing causal Wiener filtering, we establish a necessary and sufficient condition that links the sparsity pattern of the filter to conditional Granger causality. Building on this theoretical result, we develop a consistent method for estimating all network edges. Simulation results demonstrate the parsimony of the proposed framework and consistency of the topology estimation approach.
• Abstract（参考訳）: 動的ネットワークのための従来のトポロジー学習法は、低ランク特性を示すプロセスには適用できない。 そこで本研究では,識別可能性を保証する低階動的ネットワークモデルを提案する。 因果的なWienerフィルタを用いることで、フィルタの空間パターンと条件付きグランガー因果関係を結びつける必要十分条件を確立する。 この理論的結果に基づいて,ネットワークエッジを推定する一貫した手法を開発した。 シミュレーションの結果,提案手法の同義性とトポロジ推定手法の整合性を示した。

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