Key points are not available for this paper at this time.
تعتبر طريقة الحد الأقصى لجLikelihood Gaussian المتوازنة ℓ1 طريقة شائعة لتقدير مصفوفة الدقة النادرة، لكنها تواجه تحديًا حسابيًا للبيانات ذات الأبعاد العالية. نقدم طريقة جديدة للحد الأقصى لجLikelihood المتوازنة ℓ1 لتقدير مصفوفة الدقة النادرة ذات الأداء العالي باستخدام الهياكل الكتلية في الحسابات الأساسية. نقوم بتحديد اختناقات حسابية ونساهم بتحديث انحدار إحداثيات الكتل بالإضافة إلى روتين المعكوس التقريبي للمصفوفة الكتلية، الذي يتم تسريعه بعد ذلك باستخدام مخطط ذاكرة مشتركة. نظهر فعالية ودقة وأداء هذه الخوارزميات. تكشف أمثلتنا العددية ونتائجنا المقارنة مع عدة حزم مفتوحة المصدر حديثة أن هذه الطرق لتقدير مصفوفة الدقة يمكن أن تسرع حساب مصفوفات التباين بمقدار مرتين إلى ثلاث مراتب من الحجم، مع الحفاظ على متطلبات الذاكرة معتدلة. علاوة على ذلك، نقوم بإجراء دراسات حالة على نطاق واسع لتطبيقات من مجالات المالية والطب مع عدة آلاف من المتغيرات العشوائية لإظهار إمكانية التطبيق في مجموعات البيانات الواقعية.
درست إفتخاري وآخرون (الأربعاء) هذا السؤال.