Sparse inversion for derivative of log determinant

Zhu, Shengxin; Wathen, Andrew J

统计学 > 计算

arXiv:1911.00685 (stat)

[提交于 2019年11月2日 ]

标题：稀疏反演对数行列式导数

标题： Sparse inversion for derivative of log determinant

Authors:Shengxin Zhu, Andrew J Wathen

摘要：高斯过程、边缘似然方法或受限最大似然方法的算法通常需要对对数行列式项求导。这些对数行列式通常是基于统计模型的方差参数的参数化形式。本文展示了当底层矩阵稀疏时，如何利用与原始矩阵具有相同稀疏性的选择性逆矩阵来加速计算对数行列式的导数。

摘要： Algorithms for Gaussian process, marginal likelihood methods or restricted maximum likelihood methods often require derivatives of log determinant terms. These log determinants are usually parametric with variance parameters of the underlying statistical models. This paper demonstrates that, when the underlying matrix is sparse, how to take the advantage of sparse inversion---selected inversion which share the same sparsity as the original matrix---to accelerate evaluating the derivative of log determinant.

评论：	十五
主题：	计算 (stat.CO) ; 数值分析 (math.NA); 机器学习 (stat.ML)
MSC 类：	65F05, 90C53
引用方式：	arXiv:1911.00685 [stat.CO]
	(或者 arXiv:1911.00685v1 [stat.CO] 对于此版本)
	https://doi.org/10.48550/arXiv.1911.00685

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来自： Shengxin Zhu [查看电子邮件]
[v1] 星期六， 2019 年 11 月 2 日 09:22:38 UTC (655 KB)

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