La representación de estructuras de datos mediante matrices laplacianas ha revolucionado áreas como el procesamiento de señales en grafos y la modelización de dependencias extremas. Sin embargo, los enfoques clásicos para aprender la topología de un grafo a partir de observaciones suelen generar estimaciones densas, lo que limita la escalabilidad y la interpretabilidad. Este desafío se aborda mediante la esparsificación espectral, una técnica que reemplaza el laplaciano estimado por una versión más dispersa pero espectralmente cercana, manteniendo la fidelidad del modelo. Al combinar esta idea con los modelos gráficos gaussianos restringidos por laplacianos (LCGGM) y los modelos de Hüsler-Reiss para extremos, se obtienen estimadores más precisos y robustos, validados en simulaciones con grafos aleatorios y bloques estocásticos, así como en datos reales de fenómenos como inundaciones y pérdidas financieras.

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