Stima ML della matrice di covarianza
ragazzi vi indico brevemente il mio problema:
ho una funzione di verosimiglianza che è: $ 1/(det(C))^(1/2) * e^(- tr(C^(-1)[Z*Z^H + sum Z_k*Z_k^H ])) $ dove la sommatoria è per k=1...K_s
da questa funzione devo stimare la matrice di covarianza C definita positiva e per questo devo effettuare la derivata prima rispetto a C. Il risultato che deve venir fuori è: $ C_(ml)=1/(K_s +1)[Z*Z^H + sum Z_k*Z_k^H] $
ma se io faccio la derivata ho: $ -(K_s +1)/(det(C)) + (tr([Z*Z^H + sum Z_k*Z_k^H])/(C^2))=0 $
a questo punto la domanda è come puo uscire il risultato sopra indicato se nella derivata è presente una traccia e il determinante? che relazione c'è tra le due?
grazie mille raga a buon rendere
ho una funzione di verosimiglianza che è: $ 1/(det(C))^(1/2) * e^(- tr(C^(-1)[Z*Z^H + sum Z_k*Z_k^H ])) $ dove la sommatoria è per k=1...K_s
da questa funzione devo stimare la matrice di covarianza C definita positiva e per questo devo effettuare la derivata prima rispetto a C. Il risultato che deve venir fuori è: $ C_(ml)=1/(K_s +1)[Z*Z^H + sum Z_k*Z_k^H] $
ma se io faccio la derivata ho: $ -(K_s +1)/(det(C)) + (tr([Z*Z^H + sum Z_k*Z_k^H])/(C^2))=0 $
a questo punto la domanda è come puo uscire il risultato sopra indicato se nella derivata è presente una traccia e il determinante? che relazione c'è tra le due?
grazie mille raga a buon rendere
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