ガウス混合のNPMLE、Hellinger距離でのミニマックス最適性を立証
学術論文投稿サイトarXiv math.STが2026年10月21日(現地時間)付けで報じたところによると、Shayan Hundrieser氏とTudor Manole氏による研究論文が、単変量ガウス混合密度の推定における非パラメトリック最尤推定量 (NPMLE) のミニマックス最適性を実証した。真の混合測度がサブガウスである場合、制約なしNPMLEはHellinger距離の二乗で $\log(n)/n$ の最適なレートを達成するという。