【摘 要】
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论文主要关注的是在多元正态分布的聚集矩阵是线性结构的假设下,在线性结构中的矩阵是已知的,我们称这个模型是LSC（Linear Structure Concentration）模型,求解LSC模型的参数的最大似然估计我们给出了得分算法,调整的得分算法和IPM算法,并比较了这三种算法的好坏。进一步,假设聚集矩阵在二次结构的假设下,称这个模型是QSC（Quadratic Structure Concen
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论文主要关注的是在多元正态分布的聚集矩阵是线性结构的假设下,在线性结构中的矩阵是已知的,我们称这个模型是LSC（Linear Structure Concentration）模型,求解LSC模型的参数的最大似然估计我们给出了得分算法,调整的得分算法和IPM算法,并比较了这三种算法的好坏。进一步,假设聚集矩阵在二次结构的假设下,称这个模型是QSC（Quadratic Structure Concentration）模型,求解QSC模型参数的最大似然估计的算法是IPM算法。在随机模拟的结果中,验证了IPM算法的全局收敛性。
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