L1 최소화 기반 정밀행렬 추정 방법론 및 효율적인 알고리즘 연구

본 과제는 다변량 자료에서 변수들 사이의 관계를 나타내는 정밀행렬을 빠르고 정확하게 추정하기 위한 L1 최소화 기반 방법과 알고리즘을 연구하는 과제임. 연구 목표는 CLIME 알고리즘의 효율성 문제를 보완하고 Adaptive CLIME의 해-경로 알고리즘, Scaled Lasso 분산 추정량을 활용한 추정 방법론, Cholesky 분해 기반 추정 방법론을 개발하는 데 있음. 핵심 내용은 FASTCLIME 보완, Adaptive CLIME과 Scaled Lasso 결합, 선형 목적함수와 이차 제약식을 지닌 최적화 알고리즘 개발임. 기대 효과는 다변량 분석, 인과관계 추론, 분류 분석의 정확성 및 효율성 향상에 있음.