稳健隐变量图模型：精确恢复与基本极限

研究针对分解为稀疏矩阵减去对称低秩矩阵的高斯精度矩阵，提出了一种基于测度变换协方差的凸估计器，可实现稳健的图结构与参数恢复。在对偶见证定理下，该估计器能唯一恢复真实秩与惯性，且无虚假边；惯性恢复需要 $N\gtrsim p/\nu_{\min}^2$ 的样本量。研究还证明了其在 Huber 污染下的稳健性，并给出了具闭式更新的全局收敛线性化 ADMM 算法。