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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 이경재 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200013189 |
과제고유번호 | 1711141307 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-18 |
키워드 | 공분산 행렬.고차원 셋팅.베이지안 추론.촐레스키 분해.사후분포 수렴속도.Covariance matrix.High-dimensional setting.Bayesian inference.Cholesky decomposition.Posterior convergence rate. |
□ 연구개요
본 연구과제는 고차원 공분산 행렬에 대한 베이지안 추론 방법을 개발하는 것을 목표로 하였다. 특히 사후분포의 이론적인 성질을 규명함으로써 정확한 추론을 이론적으로 보장하고, 실제 고차원 자료에 즉시 활용이 가능하도록 빠른 계산 속도를 가지는 알고리듬을 개발하는 것이 연구의 주안점이었다. 기존 베이지안 방법들은 계산 속도가 느려서 실제 고차원 자료에 활용할 수 없었다는 측면에서, 본 연구 결과는 학문적 뿐 아니라 실제 문제의 활용도 측면에서도 큰 의미를 가진다고 생각된다.
□ 연구 목표대비 연구결과
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