On the Curse of Dimensionality in Private Sparse Covariance Estimation and PCA

本文研究高维差分隐私（DP）下的协方差矩阵估计和主成分分析（PCA）问题，重点关注协方差矩阵的k-行-列稀疏性（k-RCS）假设。在非私有设置中，已知仅需poly(k, log d)个样本即可解决这两个问题。然而，在DP设置下，现有的最好结

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