协方差矩阵的参数化正则化估计及其一致性分析，结合收缩和平滑惩罚的Cholesky分解方法，通过数值模拟验证了理论收敛性，适用于高维数据场景。 本文针对高维数据中协方差矩阵估计的稳定性问题，提出了一种结合收缩与光滑惩罚的改进方法，并通过理论分析 ...

提出基于对称正定矩阵流形（SPD）的图神经网络模型SPDGNN，利用Log-Cholesky度量直接在SPD流形上操作，避免频繁映射提升效率，开发专用邻居聚合和非线性模块，构建多类逻辑回归框架，实验证明在层次结构数据分类任务中优于传统欧几里得和超曲面GNN。 非欧几里 ...