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学习动态有向无环图的信息论最优样本复杂度
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了学习线性动态系统（LDS）在有向无环图（DAG）上的底层交互/依赖关系的最佳样本复杂度。提出了基于观察到的时间序列的功率谱密度矩阵的度量和算法来重构动态DAG。证明了学习DDAG所需的最佳样本复杂度为n=Θ(qlog(p/q))，其中p为节点数，q为每个节点的最大父节点数。
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关键要点
- 研究了学习线性动态系统（LDS）在有向无环图（DAG）上的底层交互/依赖关系的最佳样本复杂度。
- 提出了基于观察到的时间序列的功率谱密度矩阵的度量和算法来重构动态DAG。
- 证明了学习动态DAG（DDAG）所需的最佳样本复杂度为n=Θ(qlog(p/q))。
- 其中p为节点数，q为每个节点的最大父节点数。
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