We consider the problem of inferring the conditional independence graph (CIG)
of a sparse, high-dimensional, stationary matrix-variate gaussian time series.
All past work on high-dimensional matrix graphical mode
本文提出了一种基于稀疏差异先验的正则化 M - 估计方法，通过估计图和变化点结构相结合，探讨了多变量时序的时间变化精度矩阵的动态条件依赖结构，以及其应对于稀疏依赖结构或平滑演化图结构的需求。此外，方法的扩张能使得在多个系统的依赖关系中进行变化点的估计，并提出了一种高效算法用于对结构的估计，最后，对两个真实世界数据集的定性影响以及合理性进行研究。
本文提出一种针对高维张量数据的估计和推断方法，通过假设数据遵循张量正态分布来简化精度矩阵的估计，使用交替迭代优化算法估计每个稀疏精度矩阵，并且提出一种去偏置统计推断方法来控制虚警率，实证结果证实了该方法在自闭症谱系障碍和广告点击分析等实际应用上的有效性，同时我们将其编码为一个名为 Tlasso 的公开的 R 包。