Limiting Laws of Linear Eigenvalue Statistics for Unitary Invariant Matrix Models
研究了n维埃尔米特矩阵酉不变矩阵模型线性特征值统计量的概率律随n趋于无穷大的方差和拉普拉斯变换。假设统计量的检验函数足够光滑,并利用Deift等人关于变权正交多项式的渐近公式,首先证明了如果模型的态密度的支撑由两个或多个区间组成,则在全局域中统计量的方差是n的拟周期函数,一般在势中,决定了模型.接下来我们证明,概率定律的拉普拉斯变换的指数通常不是1/2方差,而如果中心极限定理有效,则应该是1/2方差,并且我们找到了概率定律的拉普拉斯变换在某些情况下的渐进形式。
2006-08-29 math-ph math.MP math.PR
The number of 2x2 integer matrices having a prescribed integer eigenvalue
随机矩阵出现在许多数学环境中,询问这些矩阵满足的性质是很自然的。例如,如果我们随机选择一个元素为整数的矩阵,那么它的特征值为某个整数的概率是多少?如果我们随机选择一个实元素的矩阵,它在特定区间内具有实特征值的概率是多少?本文的目的是解决这些问题,一旦他们作出适当的精确,在2x2矩阵的设置。
2008-08-14 math.NT math.PR
Real eigenvalue statistics for products of asymmetric real Gaussian matrices
随机矩阵由i.i.d.标准实高斯项具有实本征值的期望数量非零的特征。这种性质仍然存在的产品,这些矩阵,独立选择,而且它是已知的,作为矩阵的数量在产品趋于无穷大,概率,所有的特征值是真正的趋于统一。我们量化的分布的数量的产品的有限大小的实高斯矩阵的实特征值的概率,给出了一个明确的Pfiran公式,有确切的$k$实特征值作为一个行列式的条目涉及特定的梅杰G-功能。我们还计算了显式形式的Pfiran相关核的实特征值之间的相关性,和复特征值之间的相关性。其中最简单的例子-实本征值的本征值密度-通过积分给出实本征值的期望数量。我们执行这些计算的能力依赖于在复平面中的某些斜正交多项式的构造,其计算是使用它们与特定随机矩阵平均值的关系来进行的。
2016-08-14 math-ph math.MP math.PR
Integrable Structure of Ginibre's Ensemble of Real Random Matrices and a Pfaffian Integration Theorem
在最近的出版物[E。Kanzieper和G. Akemann,Phys. Rev. Lett. 95,230201(2005); arXiv:math-ph/0507058]中,报道了概率“p_{n,k}“的精确解,以在从Ginibre正交包络(GinOE)随机抽取的“n”乘“n”实非对称矩阵的谱中精确地找到“k”个实本征值。在本论文中,我们提供了一个详细的推导上述结果集中在证明的Pfronan积分定理,我们的分析的统计的GinOE的实特征值的关键成分。我们还发起了一项研究的复杂特征值的相关性,并推导出一个公式的联合概率密度函数的所有复杂的特征值的GinOE矩阵限制有正好“k”的实特征值。在“k=0”的特殊情况下,确定了复特征值的所有关联函数。
2007-03-05 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech hep-th
Free probability for purely discrete eigenvalues of random matrices
本文研究了两类随机矩阵变量的非交换多项式形式的随机矩阵模型:(a)第一类在极限下具有离散谱,(b)第二类在Voiculescu意义下具有联合极限分布且全局旋转不变。我们假设构成这个多项式的每个单项式至少包含一个类型(a)的变量,并证明这个随机矩阵模型有一组特征值,几乎肯定收敛到一组确定的数字,这组数字要么是有限的,要么在大尺寸极限下只累积到零。为此,我们定义了一个框架(循环单调独立)分析离散谱和发展的时刻方法的特征值紧凑(特别是Schatten类)运营商。我们给出了几个明确的计算我们的模型的离散特征值。
2017-07-19 math.OA math.PR
Pfaffian point process for the Gaussian real generalised eigenvalue problem
一对$N\times N$矩阵$(X_1,X_2)$的广义特征值被定义为方程$\det (X_1-λX_2)=0$的解,或者等价地,对于$X_2$可逆矩阵,定义为$X_2^{-1}X_1$的特征值。我们考虑高斯实矩阵$X_1,X_2$,其广义特征值具有旋转不变性的半球,或经过分数线性变换,旋转不变性的单位盘。在这些后者的变量中,我们计算联合本征值概率密度函数,概率$p_{N,k}$的发现$k$真正的本征值,密度的真正和复杂的本征值(后者是有关的平均超过特征多项式),并给出一个明确的Pfiran公式为更高的关联函数$ρ_{(k_1,k_2)}$。证明了$p_{N,k}$的一个极限定理,并证明了$ρ_{(k_1,k_2)}$的标度形式与实高斯矩阵特征值相关性的类似极限是一致的.我们发现,这些相关性满足基本的两组分库仑气体的特征和规则。
2011-07-28 math-ph math.MP math.PR
PDEs satisfied by extreme eigenvalues distributions of GUE and LUE
本文研究了$\textsf{Prob}(n,a,b),$有限$n$酉系综的所有特征值位于区间$(a,b)$内的概率。这与最大特征值小于$b$且最小特征值大于$a$的概率相同。本文证明了与$\textsf{Prob}(n,a,b)$有关的一个量,即高斯幺正包络(GUE)中的$$ H_n(a,b):=\left[\frac{\partial}{\partial a}+\frac{\partial}{\partial b}\right]\ln\textsf{Prob}(n,a,b),$$和拉盖尔幺正包络(LUE)中的$$ H_n(a,b):=\left[a\frac{\partial}{\partial a}+b\frac{\partial}{\partial b}\right]\ln \textsf{Prob}(n,a,b),$$,对于固定的$n$满足一定的非线性偏微分方程,将$H_n(a,b)$解释为$a$和$b$的函数.这些偏微分方程可以分别看作是Painlevé IV和Painlevé V系统的两个变量的推广。作为我们的结果的应用,我们给出了一个分析证明,GUE和LUE的极端特征值,适当的中心和缩放,是渐近独立的。
2011-02-02 math-ph math.MP math.PR
The Kato--Temple inequality and eigenvalue concentration with applications to graph inference
我们提出了一个适应的加藤-寺不等式的边界扰动的特征值与应用程序的统计推断随机图,特别是假设检验和变点检测。我们得到明确的高概率边界的个别距离之间的某些信号特征值的图形的邻接矩阵和相应的特征值的模型的边缘概率矩阵,即使当后者的特征值有多重性。我们的结果更广泛地扩展到奇异值的扰动在相当普遍的随机矩阵噪声的存在下。
2018-09-12 math.PR math.ST stat.TH
On the largest eigenvalue of a sparse random subgraph of the hypercube
我们考虑$n$立方体的稀疏随机子空间,其中每个边以小概率独立出现$p(n) =O(n^{-1+o(1)})$ .在最有趣的制度时,$p(n)$是不是指数小,我们证明了图的最大特征值是对称等于平方根的最大程度。
2001-07-31 math-ph math.CO math.MP
Probability Distribution for Coherent Transport of Random Waves
本文为随机波在任意线性介质中的相干输运建立了概率理论,证明透射率分布是以透射本征值为节点的B样条,并在大n极限下收敛为高斯分布,从而解释了本征值双峰与透射率单峰之间的悖论。
2025-11-06 cond-mat.mes-hall math.PR physics.optics
Eigenvalue Gaps of Random Perturbations of Large Matrices
目前的工作应用一些最近的组合工具,由于Jain控制矩阵$M_n = M + N_n$的特征值间隙,其中$M$是确定性的,对称的大算子范数和$N_n$是一个随机的对称矩阵的亚高斯元素。我们的尾部边界的一个结果是,$M_n$具有简单的频谱,概率至少为$1 - \exp(-n^{2/15})$,这在概率和矩阵$M$的大小方面改进了Nguyen,Tao和Vu的结果。
2022-11-01 math.PR
Collision of eigenvalues for matrix-valued processes
本文研究了一个埃尔米特矩阵值高斯过程的至少两个特征值碰撞的概率。特别是,我们确定尖锐的条件下,这种概率为零。作为应用,我们证明了Hurst参数为$H$的实对称矩阵值分数布朗运动的特征值在$H<1/2$时碰撞,在$H>\frac{1}{2}$时不碰撞,而复Hermitian分数布朗运动的特征值在$H<\frac{1}{3}$时碰撞,在$H>\frac{1}{3}$时不碰撞.我们的方法是基于高斯过程的命中概率与容量和可测集的豪斯多夫维数之间的关系。
2019-01-09 math.PR
The probability of almost all eigenvalues being real for the elliptic real Ginibre ensemble
该研究推导了椭圆实Ginibre系综中几乎所有特征值为实的概率的渐近展开,在强、弱非厄米情形下分别给出显式系数,并针对$l=1$得到全阶展开。
2025-10-24 cond-mat.stat-mech math-ph math.MP
Asymptotic Spectra of Matrix-Valued Functions of Independent Random Matrices and Free Probability
本文研究了独立随机矩阵的矩阵值函数的奇异值和特征值分布的普适性,并将这些一般性结果应用于几个例子。特别是我们确定的极限分布和证明的普遍性,在一般条件下的奇异值和特征值分布的产品,从球面系综的独立矩阵。
2014-08-16 math.PR
Scaled limit and rate of convergence for the largest eigenvalue from the generalized Cauchy random matrix ensemble
本文研究了Hermitian随机矩阵系综(广义Cauchy系综$GCy$)的最大特征值的渐近性质,其特征值由$$\textrm{const}\cdot\prod_{1\leq j<k\leq N}(x_j-x_k)^2\prod_{j=1}^N (1+ix_j)^{-s-N}(1-ix_j)^{-\bar{s}-N}dx_j,$$给出,其中$s$是一个复数,使得$\Re(s)>-1/2$,其中$N$是矩阵系综的大小.利用Borodin和Olshanski的结果\cite{Borodin-Olshanski},我们首先证明了对于这个系综,最大特征值除以$N$的规律收敛于所有$s$的某种概率分布,使得$\Re(s)>-1/2$。利用Forrester和Witte \cite{Forrester-Witte2}关于固定$N$的最大特征值分布的结果,我们也用一些非线性二阶微分方程表示极限概率分布.最后,我们证明了重新标度的最大特征值的概率分布函数的极限收敛至少是$(1/N)$阶。
2009-10-26 math.PR
Eigenvalue confinement and spectral gap for random simplicial complexes
我们考虑$n$顶点上随机单纯复形的Linial-Meshulam模型的邻接算子,其中每个$d$ -胞以概率$p$独立地添加到完整的$(d-1)$ -骨架上.在$np(1-p) \gg \log^4 n$的假设下,我们证明了$\binom{n-1}{d}$最小特征值和其余的$\binom{n-1}{d-1}$特征值之间的谱间隙很可能是$np - 2\sqrt{dnp(1-p)} \, (1 + o(1))$.这个估计来自于本征值限制的更一般的结果。此外,我们还证明了特征值的全局分布是由周期律渐近给出的。证明的主要成分是随机单纯复形的Füredi-Komlós型论证,它可以被视为具有相关项的稀疏随机矩阵模型。
2015-09-07 math.CO math.PR
On a class of H-selfadjont random matrices with one eigenvalue of nonpositive type
考虑了大型H-自伴随机矩阵。假设矩阵$H$有一个负特征值,因此所讨论的矩阵恰好有一个非正型特征值。它表明,该特征值收敛于概率的确定性限制。研究了实特征值分布的弱极限。
2012-06-28 math.FA math.PR
On the shape of the ground state eigenvalue density of a random Hill's equation
考虑希尔算子$Q = - d^2/dx^2 + q(x)$,其中$q(x)$,$0 \le x \le 1$,是白噪声。用$f(μ)$表示$-λ_0(q)$的概率密度函数,即基态本征值的负值,在$μ$处。我们将该密度的详细渐近性描述为$μ\to +\infty$。这一结果是基于对S. Cambronero和H.P. McKean。
2006-09-16 math-ph math.MP math.PR
On the overestimation of the largest eigenvalue of a covariance matrix
本文用一种新的方法证明了正态分布向量的样本协方差阵的最大特征值在维数为无穷大时以概率1大于真最大特征值。我们证明了一个类似的结果的最小特征值。
2017-08-11 math.PR math.ST q-fin.MF
Log-majorizations for the (symplectic) eigenvalues of the Cartan barycenter
本文证明了正定矩阵的特征值映射和辛特征值映射对于Cartan-Hadamard黎曼度量是Lipschitz的,并建立了可积概率Borel测度的Cartan重心的(辛)特征值的对数优化.这导致一个版本的詹森不等式的几何积分矩阵值可积随机变量。
2017-10-02 math.FA math.PR
Eigenvalue distribution of large weighted multipartite random sparse graphs
本文研究了大型加权多部随机稀疏图邻接矩阵的特征值分布,证明了随机计数测度向非随机概率测度的依概率弱收敛,并给出了极限测度矩的递推关系。
2024-09-25 math-ph math.MP math.PR
Eigenvalues of random graphs with cycles
网络的邻接矩阵是一种有着广泛应用的数学工具,人们经常利用它的特征值来研究网络。由于在真实系统中,确切的图结构是未知的,研究人员求助于随机图从已知的结构特征中获得特征值属性。然而,这个理论是远离直观的,往往需要培训的自由概率,空腔方法或非常熟悉概率论。在本说明中,我们通过关注图中的循环来提供对该领域的不同视角。利用矩量法得到了特征值与圈权之间的关系,进而得到了具有圈模的随机图的谱性质。我们用它来探讨短圈图和循环有向图的邻接矩阵的特征值的性质。虽然我们的结果不像现有的一些方法那样强大,但它们仍然很有用,而且更容易理解。
2020-01-29 math.PR math.SP
On collision of multiple eigenvalues for matrix-valued Gaussian processes
对于实对称的复Hermitian Gauss过程,其值为$d\times d$矩阵,我们刻画了至少$k$特征值碰撞的概率对$2\le k\le d$为正的条件,并得到了碰撞时刻集的豪斯多夫维数.
2020-06-29 math.PR
Negative probabilities: What they are and what they are for
观测空间$\mathcal S$是以一致的方式共享公共样本空间$Ω$的概率分布族$\langle P_i: i\in I \rangle$。$\mathcal S$的\emph{grounding}是$Ω$上的带符号概率分布$\mathcal P$,其产生每个$i$的正确边际分布$P_i$。各种各样的量子场景可以形式化为观测空间。我们描述了一些量子观测空间的所有接地。我们的主要技术成果是一个严格的证明,维格纳分布是唯一的签署概率分布产生正确的边际分布的位置和动量和所有他们的线性组合。
2022-03-30 cs.LO math-ph math.MP
On the outlying eigenvalues of a polynomial in large independent random matrices
给定两个非交换自伴不定元中的自伴多项式$P(X,Y)$,研究随机矩阵$P(A\_N,B\_N)$的渐近特征值行为,其中$A\_N$和$B\_N$是独立的Hermite随机矩阵,且$B\_N$的分布在酉算子共轭下不变.我们假设$A\_N$和$B\_N$的经验本征值分布几乎必然分别收敛到确定性概率测度$μ$和$ν$。另外,除了$A\_N$的固定特征值(尖峰)有固定的有限个数外,还假设$A\_N$和$B\_N$的特征值一致几乎必然收敛于$μ$和$ν,$的支撑.已知的是,$P(A\_N,B\_N)$的本征值的经验分布几乎肯定地收敛到某个确定性概率测度$η$(有时表示为$η=P^\square(μ,ν)$),并且当没有尖峰时,$P(A\_N,B\_N)$的本征值几乎肯定地一致收敛到$η$的支持。当尖峰存在时,我们表明,$P(A\_N,B\_N)$的特征值仍然一致收敛到$η$的支持,与可能的例外,某些孤立的离群值,其位置可以确定在$μ,ν,P$方面,和尖峰的$A\_N$。我们建立了一个类似的结果时,$B\_N$被替换为一个维格纳矩阵。用自由概率论的算子值隶属函数描述了异常值和尖峰之间的关系。这些结果推广了$P(X,Y)=X+Y$ .
2018-11-06 math.OA math.PR
Large deviations of extreme eigenvalues of generalized sample covariance matrices
本文提出了一种计算随机矩阵的最大特征值为无穷大的罕见事件概率的分析方法。其大偏差的右尾)。结果也转移到了左尾最小特征值的大偏差上。该技术改进了过去的方法,不需要明确的法律的特征值,我们将其应用到一个大类的随机矩阵,以前遥不可及。特别是,我们解决了一个开放的问题,与性能的主成分分析高度相关的数据,并打开了道路,分析复杂的推理模型的高维景观。我们使用重要性抽样方法来探测我们的结果,有效地模拟概率小至$10^{-100}$的事件。
2021-02-08 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech math.PR
THe largest eigenvalue of sparse random graphs
本文证明了对任意边概率p(n,p),随机图G(n,p)的最大特征值几乎必然满足:λ 1(G)=(1+o(1))max{ \sqrt Δ,np},其中Δ是G的最大度,且当max{ \sqrt Δ,np}趋于无穷大时,o(1)项趋于零.
2001-06-10 math.CO math.PR
Density of Positive Eigenvalues of the Generalized Gaussian Unitary Ensemble
我们计算了广义高斯正交、酉和辛系综中的随机矩阵的统计密度的精确渐近,使得在区间$[σ, +\infty[$中没有特征值。特别是,我们表明,概率的$(n\times n)$随机矩阵的所有特征值是正(负)的大$n$减少为$\sim exp[-βθ(α)n^2]$的戴森指数$β$表征的合奏,$α$是一些额外的参数和指数$θ(α)$是$α$的函数,将明确给出。对于$α=0$,$θ(0)= (\log 3)/4 = 0.274653...$是通用的。我们用$(σ>0,\; {\rm if}\;α>0)$和$(σ\in\mathbb R,\; {\rm if }\;α=0)$计算特征值位于区间$[σ,+\infty[$中的概率。这将著名的维格纳循环定律推广到这些受限的系综。结果发现,本征值的密度一般表现出一个反平方根奇异的位置的障碍。这些结果推广了\cite{D},\cite{S}中所研究的高斯随机矩阵系综的情形.
2015-01-26 math.PR
Convergence of eigenvalues to the support of the limiting measure in critical $β$ matrix models
在临界条件下,我们考虑了$β$系综模型的特征值收敛到平衡测度的支集。我们显示了一个相变现象,即,概率为1,所有的特征值将下降时,$β>1$的支持的限制谱测度,而这失败时,$β<1$。
2015-05-27 math.PR
Multiple collisions of eigenvalues and singular values of matrix Gaussian field
该研究针对元素为独立高斯随机场的对称/厄米矩阵与矩形矩阵,分别推导了特征值过程、非平凡奇异值过程多重碰撞具正概率的充要条件,并通过Hausdorff维数刻画碰撞时刻集的规模。
2024-07-12 math.PR
Free convolution with a semi-circular distribution and eigenvalues of spiked deformations of Wigner matrices
研究了维数趋于无穷大时Wigner矩阵尖峰扰动特征值的渐近行为。埃尔米特维格纳矩阵的元素具有对称的分布,并且满足庞加莱不等式。扰动矩阵是一个确定性的Hermite矩阵,其谱测度收敛于具有紧支集的某个概率测度。我们假设,这个扰动矩阵有一个固定数量的固定特征值(尖峰)的支持外,其限制谱测度,而其他特征值之间的距离,这个支持一致地走向零的尺寸走向无穷大。我们建立,只有一个特定的子集的尖峰将产生一些变形模型的特征值,将收敛到一些限制点的支持外的限制谱测度。这一现象可以用自由概率来描述,其中包含与扰动矩阵的极限谱测度的加性自由卷积相关的隶属函数,该自由概率为半圆分布。注意,到目前为止,只考虑了有限秩扰动(即使在变形GUE的情况下)。
2011-09-16 math.PR
The spectrum of random lifts
对于固定d-正则图H,通过用一个包含n个顶点的“纤维”代替H的每个顶点v,然后在对应于H的邻顶点的纤维之间放置一个一致随机匹配,得到一个随机n-提升.我们表明,以极高的概率,所有的电梯,不是H的本征值的本征值,有秩序O(sqrt(d))。特别地,如果H是Ramanujan,那么它的n-提升有很高的概率接近Ramanujan。我们还表明,任何异常大的本征值的n-电梯,而不是本征值的H,是压倒性的可能已造成的一个稠密的子图的大小为O(|E(H)|).
2011-11-07 math.CO math.PR
Wishart processes : mean-field limit, long time behavior, and free probability
本文研究了协方差阵的Wishart过程的特征值,它类似于Dyson布朗运动。布鲁特别研究了这些过程。Malecki和Perez证明了这些特征值的经验测度的平均场收敛性.本文利用Benaych-Georges发展的自由矩形卷积理论,给出了求解平均场收敛问题的一种新方法,特别是允许显式计算极限测度值流.我们强调了与积分微分方程相关的平均场极限及其翻译成一个复杂的Burgers偏微分方程的联系。
2021-05-10 math.PR
With what probability does an inscribed triangle contain a given point?
Higher School of Economics(高等经济大学)
本文通过另一种方法证明了内接三角形包含特定点的概率公式,并探讨了稀疏函数在几何概率中的应用。
2026-01-06 math.MG math.PR
Spectrum of deformed random matrices and free probability
本文的目的是展示自由概率论如何揭示变形矩阵模型的谱性质,并提供对各种渐近现象的统一理解,如谱测度描述,极值特征值的局部化和波动,特征向量的行为。
2016-07-19 math.PR
Multiplicative free Convolution and Information-Plus-Noise Type Matrices
自由概率和随机矩阵理论在许多研究领域,如数字通信,核物理和数学金融,都是卓有成效的结合。本文将进一步加强自由概率与随机矩阵特征值分布之间的联系。它将显示如何乘性自由卷积的概念可以用来表达已知的结果的特征值分布的一种类型的随机矩阵称为信息加噪声矩阵。在自由概率框架下证明了结果,并在此背景下给出了一些新的结果,对与自由概率有关的问题很有用。自由概率和协方差阵的估计量之间的联系也通过自由反卷积的概念。
2007-02-12 math.PR
Eigenvalue fluctuations for random regular graphs
随机矩阵理论的一个重要主题是,传统上研究的随机矩阵分布的许多渐近性质是普遍的。我们通过研究随机正则图的谱性质来探索普适性的边界。具体地说,我们证明了随机正则图的线性谱统计量波动的极限定理。我们发现了普遍和非普遍的行为。我们最重要的工具是Stein的泊松近似方法,我们开发用于随机正则图。这是我的博士学位论文,基于与Ioana Dumitriu,Elliot Paquette和Soumik Jesus的联合工作。在大多数情况下,它是arXiv:1109.4094,arXiv:1112.0704和arXiv:1203.1113的混合版本,但这里的一些东西是改进的或新的。特别是,第4章比arXiv:1203.1113更详细地介绍了一些证明,并包括一个新的部分。请参阅第1.3节,了解更多关于什么是新的以及谁对什么做出了贡献的讨论。
2014-06-26 math.PR
Tail bounds for gaps between eigenvalues of sparse random matrices
证明了稀疏随机矩阵的第一特征值排斥界。因此,我们证明了这些矩阵具有简单的谱,提高了第二作者和Vu的工作的稀疏性和错误概率的范围。作为我们的尾界的应用程序,我们表明,稀疏Erdens-Rényi图,弱和强节点域是相同的,回答一个问题的Dekel,李,和Linial。
2020-12-18 math.PR
Polynomial bounds for eigenfunctions and eigenvalues on random covers of hyperbolic surfaces
Harvard University(哈佛大学);Institut des Hautes Études Scientifiques(高等科学研究所)
研究双曲面在随机覆盖模型中的特征值分布,证明其收敛于双曲平面的谱测度,改进了Monk的对数界,并提升了特征函数的L^∞界。
2026-08-31 math.GT math.PR math.SP
Random matrices: tail bounds for gaps between eigenvalues
连续特征值之间的间隙(或间距)是随机矩阵理论中的一个中心话题。本文的目的是研究这些差距在各种随机矩阵模型中的尾部分布。给出了离散元随机矩阵的第一排斥界和随机图具有简单谱概率的第一超多项式界,并给出了几个应用。
2015-05-02 math.CO math.PR
Eigenvalues of random lifts and polynomials of random permutation matrices
本文证明独立随机置换在正交补空间上渐近强自由,并由此推出随机提升的非平凡特征值以高概率达到Alon-Boppana界,推广了Friedman定理,且结果可扩展至张量积,适用于量子扩展器。
2023-06-23 math.CO math.OA math.PR
What is the probability of intersecting the set of Brownian double points?
本文给出了平面布朗运动在单位时间内的一个集合$A$包含一个二重点的概率的潜在理论估计。与$A$与马尔可夫过程的范围相交的概率不同,这不能通过集合$A$的容量来估计。相反,我们引入的概念,关于两个度规函数同时的能力。我们还给出了一个极式分解$A$到一个集,从来没有相交的布朗二重点的集合和一个集的交叉与布朗二重点的集合是相同的交叉与布朗路径。
2007-11-20 math.PR
Rigidity of eigenvalues for $β$ ensemble in multi-cut regime
对于具有实解析势和一般$β>0$的$Σ^{(N)}=\{(x_1,\ldots,x_N)\mathbb R^N|x_1\le\cdots\le x_N\}$上的$β$系综,在其平衡测度支持于$q>1$区间的假设下,证明了其粒子的刚性性质.第一,在光谱的大部分中,粒子与其经典位置之间的距离以压倒性的概率是$O(N^{-1+ε})$量级。其次,如果$k$接近1或接近$N$,即,在光谱的极端边缘附近,那么以压倒性的概率,$k$第二大粒子和它的经典位置之间的距离是$O(N^{-\frac{2}{3}+ε}\min(k,N+1-k)^{-\frac{1}{3}})$数量级。这里,$ε>0$是任意小的常数。我们的主要思想是分解的多切割$β$合奏作为产品的概率措施的空间具有较低的维度,并表明这些措施是非常接近的$β$合奏在一个切割制度的刚性粒子是已知的。
2022-10-12 math.PR
On the Largest Eigenvalue of a Random Subgraph of the Hypercube
设G是n-立方体的随机子图,其中每条边以概率p独立随机出现.我们证明了G的邻接矩阵的最大特征值几乎必然是λ 1(G)=(1+o(1))max(Δ^{1/2}(G),np),其中Δ(G)是G的最大度,当max(Δ^{1/2}(G),np)趋于无穷大时,o(1)项趋于零.
2003-02-25 math.CO math.PR
Upper Tails for Edge Eigenvalues of Random Graphs
Erdens-Rényi随机图$\mathcal{G}_{n,p}$的最大特征值的上尾问题是估计$\mathcal{G}_{n,p}$的邻接矩阵的最大特征值超过其典型值的概率.在这份说明中,我们表明,对于$δ>0$固定,$p \rightarrow 0$,使$n^{\frac{1}{2}} p \rightarrow \infty$,$\mathcal{G}_{n,p}$的最大特征值的上尾概率是$$\exp\left[-(1+o(1)) \min\left\{\tfrac{(1+δ)^2}{2}, δ(1+δ) \right\} n^{2}p^{2}\log (1/p)\right].$$在同一制度的$p$,我们表明,第二大特征值$λ_2( \mathcal G_{n,p})$的邻接矩阵的$\mathcal{G}_{n,p}$满足$$\mathbb P(λ_2(\mathcal G_{n,p})\ge δnp) = \exp\left[-(1+o(1)) \tfrac{1}{2} δ^2n^2p^2 \log (1/p) \right],$$其中$δ=δ_n < 1$可以依赖于$n$,使$δn^{\frac{1}{2}} p \rightarrow \infty$,其中包括偏差$λ_2(\mathcal G_{n,p})$之间的$n^{\frac{1}{2}}$和$np$。我们的论…
2020-11-28 math.CO math.PR
Eigenvalue gaps of the Laplacian of random graphs
本文研究随机图拉普拉斯矩阵的谱性质,证明其以极高概率具有单谱,并给出谱间隙的定量有效估计,同时建立多项关于特征向量离域与小元素的独立结果。
2025-03-16 math.CO math.PR
On the eigenvalues of Erdos-Renyi random bipartite graphs
本文分析了Erdös-Rényi随机二部图的特征值。特别地,我们认为$p$满足$n_{1}p=Ω(\sqrt{n_{1}p}\log^{3}(n_{1})),$ $n_{2}p=Ω(\sqrt{n_{2}p}\log^{3}(n_{2})),$,并令$G\sim G(n_{1},n_{2},p)$。我们表明,随着概率趋于$1$,$n_{1}$趋于无穷大:$$μ_{2} (A(G))\leq 2[1+o(1)](\sqrt{n_{1}p}+\sqrt{n_{2}p}+\sqrt{(n_{1}+n_{2})p}).$$
2021-03-14 math.CO math.PR
On the Imbedding Problem for Three-state Time Homogeneous Markov Chains with Coinciding Negative Eigenvalues
对于不可分解的$3\times 3$随机阵(即,1-阶转移概率矩阵),通过转移率矩阵的交替参数化,给出了时齐马尔可夫链嵌入问题的一个新的充要条件(即,强度矩阵、无穷小生成器),这避免了计算矩阵对数或矩阵平方根。此外,Johansen [J. Lond.数学会,8,345-351.(1974))。
2010-09-11 math.PR
On the eigenvalue process of a matrix fractional Brownian motion
本文研究了上对角元为(1/2,1)中γ阶独立的一维Hölder连续高斯过程的对称矩阵值过程的特征值过程.使用随机分析相对于杨氏积分,我们表明,这些特征值不碰撞在任何时候的概率1。当矩阵过程的元素是Hurst参数H在(1/2,1)中的分数布朗运动时,我们找到了一个Malliavin演算意义下的随机微分方程,该方程对应于矩阵分数布朗运动的特征值.首先建立了多维分数布朗运动的伊藤公式的一个新的推广形式。
2014-07-27 math.PR
Free probability of type B and asymptotics of finite-rank perturbations of random matrices
我们表明,有限秩扰动的某些随机矩阵适合在无穷小(B型)渐近自由的框架。这可以用来解释自由调和分析的出现(如从属功能出现在加性自由卷积)在计算异常特征值的频谱中的矩阵。
2015-09-29 math.OA math.PR
Eigenvalue Spacing Distribution for the Ensemble of Real Symmetric Toeplitz Matrices
考虑实对称Toeplitz矩阵的系综,每个元素iidrv来自均值为0、方差为1和有限高阶矩的固定概率分布p。极限谱测度(归一化本征值的密度)弱收敛到一个新的泛分布与无界支持,独立于p。这个分布的矩几乎是高斯的;赤字可以解释为丢番图障碍。再做一点工作,我们就得到了几乎必然收敛。对相邻归一化特征值之间的间距的研究看起来像泊松分布,而不是GOE。
2003-12-10 math.PR math.ST stat.TH
Testing the mixture model hypothesis via spectral gap
本文通过引入四阶矩算子的特征值,研究如何检验给定概率测度能否分解为两个二阶统计量显著不同的概率测度的混合,并给出了非渐近界和渐近版本的完整解。
2026-05-22 math.PR math.ST stat.TH
Universality for eigenvalue algorithms on sample covariance matrices
Courant Institute of Mathematical Sciences, New York University(纽约大学库朗数学科学研究所);Department of Mathematics, University of California, Irvine(加州大学欧文分校数学系)
研究随机正定样本协方差矩阵上幂/逆幂方法和QR特征值算法的迭代次数,证明其收敛性及计算极值特征值的复杂度估计。
2017-01-07 cs.NA math.NA math.PR