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On signal detection and confidence sets for low rank inference problems

机译:关于低秩推理问题的信号检测和置信集

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摘要

We consider the signal detection problem in the Gaussian design trace regression model with low rank alternative hypotheses. We derive the precise (Ingster-type) detection boundary for the Frobenius and the nuclear norm. We then apply these results to show that honest confidence sets for the unknown matrix parameter that adapt to all low rank sub-models in nuclear norm do not exist. This shows that recently obtained positive results in [5] for confidence sets in low rank recovery problems are essentially optimal.
机译:我们在具有低秩替代假设的高斯设计迹线回归模型中考虑信号检测问题。我们推导了Frobenius和核规范的精确(英格斯特型)检测边界。然后,我们将这些结果应用于表明,不存在适用于核规范中所有低秩子模型的未知矩阵参数的诚实置信集。这表明,最近在[5]中针对低等级恢复问题的置信度集获得的积极结果基本上是最佳的。

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