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计算似然方程数据判别的概率算法。 (英语) Zbl 1373.62090号

摘要:最大似然估计问题的代数方法是求解一个非常结构化的参数化多项式系统,该系统称为似然方程,具有有限多个复(实或非实)解。唯一具有统计意义的解是具有正坐标的真实解。为了根据实/正解的数量对参数(数据)进行分类,我们研究了如何有效地计算似然方程的判别式,比如数据判别式(DD)。我们开发了一种具有三种不同策略的概率算法来计算DD。我们实现的概率算法基于我们以前的版本,并且比我们以前的版本更高效[in:第40届符号和代数计算国际研讨会论文集,ISSAC 2015,英国巴斯,2015年7月6-9日。纽约州纽约市:计算机协会(ACM)。307–314 (2015;Zbl 1345.65003号)]对于较大的基准,它也比标准的消除更有效。通过将RAGlib应用于我们计算的DD,我们给出了3乘3对称矩阵模型的实根分类。

MSC公司:

10层62层 点估计
68瓦30 符号计算和代数计算
13页第10页 Gröbner碱;理想和模块的其他基础(例如Janet和border基础)
13第25页 交换代数的应用(例如,统计、控制理论、优化等)
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