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Asymptotic Theory for Graphical SLOPE: Precision Estimation and Pattern Convergence

Ivan Hejný · Giovanni Bonaccolto · Philipp Kremer · Sandra Paterlini · Małgorzata Bogdan 等 6 位作者首次提交 2026-04-14 · 修订 2026-04-14 · v1arXiv预印本

图SLOPE的渐近理论：精度估计与模式收敛AI 解读

This paper studies Graphical SLOPE for precision matrix estimation, with emphasis on its ability to recover both sparsity and clusters of edges with equal or similar strength. In a fixed-dimensional regime, we establish that the root- $n$ scaled estimation error converges to the unique minimizer of a strictly convex optimization problem defined through the directional derivative of the SLOPE penalty. We also establish convergence of the induced SLOPE pattern, thereby…This paper studies Graphical SLOPE for precision matrix estimation, with emphasis on its ability to recover both sparsity and clusters of edges with equal or similar strength. In a fixed-dimensional regime, we establish that the root-$n$ scaled estimation error converges to the unique minimizer of a strictly convex optimization problem defined through the directional derivative of the SLOPE penalty. We also establish convergence of the induced SLOPE pattern, thereby…

高维与机器学习

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-13

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