Участница:V/Вычисление статистик квадрата норм разностей спектральных проекторов случайных матриц: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 5: Строка 5:
 
== Общее описание алгоритма ==
 
== Общее описание алгоритма ==
  
Пусть <math>X_{1},\dots, X_{n}</math> -- независимые и нормально распределенные случайные вектора в <math>\R</math><math>^p</math> с нулевым средним и матрицей ковариацией <math>\Sigma</math>, она лежит в <math>\R</math><math>^{pxp}</math> и такая, что ее собственные значения быстро убывают, т.е. 3-5 больших, а остальные, к примеру, в диапазоне от 1 до 3.
+
Пусть <math>X_{1},\dots, X_{n}</math> -- независимые и нормально распределенные случайные вектора в <math>\R^p</math> с нулевым средним и матрицей ковариацией <math>\Sigma</math>, она лежит в <math>\R^{pxp}</math> и такая, что ее собственные значения быстро убывают, т.е. 3-5 больших, а остальные, к примеру, в диапазоне от 1 до 3.
  
 
К этой выборке применим бутстрэп и вычислим в мире бутстрэпа M матриц ковариаций сигма <math>\Sigma^{o}_{j}</math>, j = 1,\dots,M.
 
К этой выборке применим бутстрэп и вычислим в мире бутстрэпа M матриц ковариаций сигма <math>\Sigma^{o}_{j}</math>, j = 1,\dots,M.
  
Далее фиксируем <math>r</math>, обозначим за  <math>P_{r}</math>, <math>P^{o}_{j}</math>, j = 1,\dots,M - проекторы на r-ое подпространство и вычислим следующие статистики:
+
Далее фиксируем <math>r</math>, обозначим за  <math>P_{r}</math>, <math>P^{o}_{j}</math>, j = 1,...,M - проекторы на r-ое подпространство и вычислим следующие статистики:
  
 
<math>S^{o}_{j} = ||P_{r} - P^{o}_{r}||^{2}_{2}</math>
 
<math>S^{o}_{j} = ||P_{r} - P^{o}_{r}||^{2}_{2}</math>
  
 
Задача -- вычислить большое количество этих статистик для визуализации их распределения.
 
Задача -- вычислить большое количество этих статистик для визуализации их распределения.

Версия 23:44, 29 ноября 2016

Основные авторы описания: В.С.Шумовская

1 Свойства и структура алгоритма

1.1 Общее описание алгоритма

Пусть [math]X_{1},\dots, X_{n}[/math] -- независимые и нормально распределенные случайные вектора в [math]\R^p[/math] с нулевым средним и матрицей ковариацией [math]\Sigma[/math], она лежит в [math]\R^{pxp}[/math] и такая, что ее собственные значения быстро убывают, т.е. 3-5 больших, а остальные, к примеру, в диапазоне от 1 до 3.

К этой выборке применим бутстрэп и вычислим в мире бутстрэпа M матриц ковариаций сигма [math]\Sigma^{o}_{j}[/math], j = 1,\dots,M.

Далее фиксируем [math]r[/math], обозначим за [math]P_{r}[/math], [math]P^{o}_{j}[/math], j = 1,...,M - проекторы на r-ое подпространство и вычислим следующие статистики:

[math]S^{o}_{j} = ||P_{r} - P^{o}_{r}||^{2}_{2}[/math]

Задача -- вычислить большое количество этих статистик для визуализации их распределения.