Abstrakt. Tänk på problemet med att uppskatta posterna i en stor matris, när de observerade posterna är bullriga versioner av en liten slumpmässig del av de ursprungliga posterna. Detta problem har fått stor uppmärksamhet på senare tid, särskilt efter Emmanuel Candès och dess medarbetares pionjärarbete. Detta dokument introducerar en enkel uppskattningsprocedur, kallad Universal Singular Value Thresholding (USVT), som fungerar för alla matriser som har "lite struktur". Förvånansvärt nog uppnår denna enkla estimator minimax felfrekvensen upp till en konstant faktor. Metoden tillämpas för att lösa problem relaterade till matrisuppskattning med låg rang, blockmodeller, distansmatriskomplettering, latenta rymdmodeller, positiv definitiv matriskomplettering, grafonuppskattning och generaliserade Bradley-Terry-modeller för parvis jämförelse.
En framträdande estimator av grafoner är den så kallade Universal Singular Value Thresholding (USVT) estimator föreslås av REF.
Matrix estimation by Universal Singular Value Thresholding
{'venue': 'Annals of Statistics 2015, Vol. 43, No. 1, 177-214', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}