Как вычислить параметры распределения Гиббса по выборке

[MGM]

\[ P\left( {\mathbf{X}} \right) = \prod\limits_{i \in V} {e^{\beta _i x_i } } \prod\limits_{i,j \in E} {e^{\alpha _{ij} x_i x_j } } \]

Предполагается что некоторая случаная векторная величина имеет распределение Гиббса определённого вида(см. выше)
Вэтом распределении надо посчитать матрицы алфа и бета, используя некоторое множество реализций случайной величины.
Вектор

\[ {\mathbf{X}} = \left\{ {x_1 ,x_i ,.....x_V } \right\} \]

определяет вершины V ненаправленного графа. Значение

\[ {x_i } \]

0 или 1 Корреляция межу компонентами вектора задана границами E.

[MGM]

Вот так пойдёт?

\[ \begin{gathered} \alpha _{ij} = \ln \frac{{S_{ij} }} {{1 - S_{ij} }};S_{ij} = \frac{1} {K}\sum\limits_{k = 1}^K {x_i^k } x_j^k \hfill \\ \beta _{ij} = \ln \frac{{S_i }} {{1 - S_i }};S_i = \frac{1} {K}\sum\limits_{k = 1}^K {x_i^k } \hfill \\ \end{gathered} \]

Если K достаточно большая выборка.

[MGM]

Совсем никаких идей?
Эх, математики. Задача, наверное элементарная.