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基于加速梯度算法的高维协方差矩阵估计的研究
文献摘要：
稀疏性和正定性是高维稀疏协方差矩阵估计中要保证的两个重要性质.为了保证这两个性质被高效的实现,我们使用一个正定的l1惩罚来估计高维协方差矩阵,并使用一个有竞争力的加速梯度算法去实现估计.实验结果表明,与其他方法相比,该方法在计算时间、正确率、错误率、F范数等指标上具有较好的表现,同时实现了最优解达到O(1/k2)的收敛速率.
文献关键词：
稀疏性;正定性;高维协方差矩阵;加速梯度算法;收敛速率
中图分类号：
作者姓名：
夏林;王冠鹏;黄旭东
作者机构：
安徽信息工程学院 计算机与软件工程学院,安徽 芜湖241000;首都师范大学数学科学学院,北京100048;安徽师范大学数学与统计学院,安徽芜湖241000
文献出处：
引用格式：
[1]夏林;王冠鹏;黄旭东-.基于加速梯度算法的高维协方差矩阵估计的研究)[J].数学的实践与认识,2022(07):135-144
A类：
加速梯度算法
B类：
高维协方差矩阵,协方差矩阵估计,稀疏性,正定性,l1,其他方法,计算时间,错误率,范数,最优解,k2,收敛速率
AB值：
0.213314
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