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Learning Networks from Wide-Sense Stationary Stochastic Processes
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内容提要
本文提出了一种新方法，通过谱密度矩阵和$ ext{l}_1$正则化的Whittle最大似然估计器，从时间相关样本中恢复复杂网络的稀疏边结构。研究表明，该方法在高维样本少于网络规模时仍能有效恢复真实网络的边连接性，具有重要应用潜力。
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关键要点
- 本文提出了一种新方法，通过谱密度矩阵和$\ell_1$正则化的Whittle最大似然估计器，从时间相关样本中恢复复杂网络的稀疏边结构。
- 该方法在高维样本少于网络规模时仍能有效恢复真实网络的边连接性。
- 研究表明，该方法具有重要的实际应用潜力。
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