研究人员开发了一种新颖的凸优化框架，用于生成具有与图结构相关的特定稀疏模式的理论相关矩阵。该方法在保持半正定性的同时，将初始矩阵投影到椭圆体上。该方法允许对非对角线项的分布进行更精细的控制，从而能够创建更能代表真实数据的矩阵，并为解的存在性提供了理论保证。该方法已应用于神经科学和金融数据集，并与基于 GAN 的生成技术进行了比较。 AI
影响 引入了一种生成合成相关矩阵的新方法，可能有助于图模型推断的统计方法的基准测试。
排序理由 向 arXiv 提交统计机器学习论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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