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结构化随机矩阵谱范数的偏差不等式

Deviation Inequalities for the Spectral Norm of Structured Random Matrices

Guozheng Dai, Zhonggen Su

AI总结:

本文针对非高斯结构化随机矩阵,利用典型过程上确界及强弱矩比较建立谱范数 p 阶矩最优界,并推出矩形矩阵最小奇异值的偏差不等式。

摘要:

我们研究具有非高斯项的结构化随机矩阵谱范数的偏差不等式。特别地,通过将谱范数转化为典型过程的上确界,我们建立了谱范数 p 阶矩的最优界。证明的关键要素是弱矩与强矩的比较。作为应用,我们给出了矩形随机矩阵最小奇异值的偏差不等式。

英文摘要:

We study the deviation inequality for the spectral norm of structured random matrices with non-gaussian entries. In particular, we establish an optimal bound for the $p$-th moment of the spectral norm by transfering the spectral norm into the suprema of canonical processes. A crucial ingredient of our proof is a comparison of weak and strong moments. As an application, we show a deviation inequality for the smallest singular value of a rectangular random matrix.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来,可能存在错误,请以论文正文为准。

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