We show that the reciprocal maximal likelihood degree (rmld) of a diagonal linear concentration model $\mathcal L \subseteq \mathbb{C}^n$ of dimension $r$ is equal to $(-2)^r\chi_M( \textstyle\frac{1}{2})$, where $\chi_M$ is the characteristic polynomial of the matroid $M$ associated to $\mathcal L$. In particular, this establishes the polynomiality of the rmld for general diagonal linear concentration models, positively answering a question of Sturmfels, Timme, and Zwiernik.
翻译：我们显示,对角线性浓度模型的对等最大可能性度(rmld) $\ mathcal L\ subseteq \ mathbb{C\\ un specion $r$) 等于 $(-2)r\\ chi_M (\ textstystem\ frac{1\ ⁇ 2}) 美元, 其中 $\ chi_ M 美元是与 $\ mathcal L$ 相关的超圆形机器人的特性。 特别是, 这为一般对角线性浓度模型确定了 rmld的多元性, 正面回答了 Sturfels、 Timme 和 Zwiernik 的问题 。
相关内容
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月18日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月15日
相关VIP内容
相关资讯
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月18日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月15日
微信扫码咨询专知VIP会员