利用多维多重集对偶的等距点高斯相关矩阵行列式分解

Selden Crary

利用多维多重集对偶的等距点高斯相关矩阵行列式分解

统计理论 2019-05-29 v3 统计理论

作者: Selden Crary

摘要

我们证明， $n$ 个等距点的高斯相关矩阵 $V$ 的行列式在最近邻点距离上具有主导幂次 $n(n-1)$ 。证明使用Neville消去法确定 $V$ 的上三角矩阵 $U$ 的所有元素，并给出了 $\det(V)$ 的一个分解。证明利用了在分解过程中出现的涉及单形的多维多重集对偶。我们猜想等距点的 $V$ 是严格全正的。

关键词

高斯相关矩阵行列式分解 Neville消去等距点多重集对偶严格全正

引用

@article{arxiv.1406.6326,
  title  = {Factorization of the Determinant of the Gaussian-Correlation Matrix of Evenly Spaced Points Using an Inter-dimensional Multiset Duality},
  author = {Selden Crary},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1406.6326},
  year   = {2019}
}

备注

13 pages and 1 figure; Credit given to earlier proofs of Parts b and d of lemma

利用多维多重集对偶的等距点高斯相关矩阵行列式分解

摘要

关键词

引用

备注

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