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矩阵联合块对角化的可辨识性

机器学习 2020-11-03 v1 机器学习

摘要

给定一组方阵 C={Ci}i=1m\mathcal{C}=\{C_i\}_{i=1}^m,矩阵盲联合块对角化问题(BJBDP)是寻找一个满列秩矩阵 AA,使得对所有 iiCi=AΣiATC_i=A\Sigma_iA^\text{T},其中 Σi\Sigma_i 均为具有尽可能多对角块的块对角矩阵。BJBDP 在独立子空间分析(ISA)中起着重要作用。本文考虑 BJBDP 的辨识问题,即在什么条件下、通过何种方法,我们能够辨识出对角化矩阵 AA 以及 Σi\Sigma_i 的块对角结构,特别是当 CiC_i 中存在噪声时。本文中,我们提出一种“双块对角化”方法来求解 BJBDP,并建立了该方法能够完成该任务的充分条件。数值模拟验证了我们的理论结果。据作者所知,现有的 BJBDP 数值方法对精确解的辨识没有理论保证,而我们的方法则有。

关键词

引用

@article{arxiv.2011.01111,
  title  = {Identification of Matrix Joint Block Diagonalization},
  author = {Yunfeng Cai and Ping Li},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2011.01111},
  year   = {2020}
}