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佩尔·西登;芬兰·林格伦;大卫·博林;马蒂亚斯·维拉尼

大型稀疏精度矩阵的有效协方差近似。 （英语） Zbl 07499000号

J.计算。图表。斯达。 27，第4期，898-909（2018）.
摘要：稀疏精度（逆协方差）矩阵的使用已经变得很流行，因为它们允许高效算法在高维模型中进行联合推断。许多应用都需要计算协方差矩阵的某些元素，例如在维数较大时可能很难获得的边际方差。本文介绍了一种基于快速Rao-Blackwellized Monte Carlo抽样的方法，用于有效地逼近协方差矩阵中的选定元素。在不增加额外计算成本的情况下，可以精确估计近似值的方差和置信界。此外，还介绍了一种在子域上迭代的方法，该方法在功能磁共振成像数据的应用中，可以将近似误差额外降低到几乎可以忽略的水平。这两种方法都具有较低的内存需求，这通常是竞争直接方法的瓶颈。

引用于三文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

高斯马尔可夫随机场;选定反转;稀疏精度矩阵;空间分析;随机近似

软件：

普塞利诺夫;Krylstat公司;GMRF库;SelInv公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Sidén}等人，《计算杂志》。图表。Stat.27，No.4，898--909（2018；Zbl 07499000）
全文： 内政部 arXiv公司

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