WikiEdge:ArXiv-2409.06295v1/questions

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作者面對的是隱藏馬爾可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）在處理複雜依賴結構數據時的挑戰，尤其是在由二叉樹索引的隱藏馬爾可夫模型（Hidden Markov Trees, HMTs）中的應用。具體問題包括：

1. 參數估計的一致性和漸近正態性：在觀測變量的基礎上，如何有效地估計模型參數，並證明最大似然估計量（MLE）的強一致性和漸近正態性。
2. 處理非平穩過程：在非平穩情況下，如何保證估計量的有效性和模型的適用性。
3. 計算複雜性：由於HMTs模型的複雜性，如何設計有效的算法來處理大規模數據集，並保證計算的可行性。