arXiv 论文提出轮廓算子识别低秩测度

Robert A. Vandermeulen 在 arXiv 发布论文，提出“轮廓算子”框架，将低秩符号测度映射为一维线性前推测度的有限集合，并证明 2k 个投影边缘分布即可唯一识别紧支撑的秩≤k符号测度，该数量为最优、投影方向不能任意选取。 基于该框架，论文提出轮廓混合估计（SME），通过 Wasserstein 距离匹配一维投影边缘分布构造低秩经验测度；结合一维密度估计器后，在中等维度和样本量下优于多种参数、非参数及深度学习基线。上述结论出自该论文自身。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。