大维随机矩阵的谱分析

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页数:551
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出版时间:2010-4
价格:98.00元
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isbn号码:9787030267771
丛书系列:
图书标签:
  • 随机矩阵
  • 谱分析
  • 大维随机矩阵
  • 矩阵论
  • 概率论
  • 数学
  • 高等教育
  • 学术研究
  • 随机过程
  • 理论物理
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具体描述

《大维随机矩阵的谱分析(英文版)(第2版)》内容简介:The aim of the book is to introduce basic concepts, main results, and widely applied mathematical tools in the spectral analysis of large dimensional random matrices.The core of the book focuses on results established under moment conditions on random variables using probabilistic methods, and is thus easily applicable to statistics and other areas of science. The book introduces fundamental results, most of them investigated by the authors, such as the semicircular law of Wigner matrices, the Mareenko-Pastur law,the limiting spectral distribution of the multivariate F-matrix, limits of extreme eigenvalues,spectrum separation theorems, convergence rates of empirical distributions, central limit theorems of linear spectral statistics, and the partial solution of the famous circular law.While deriving the main results, the book simultaneously emphasizes the ideas and methodologies of the fundamental mathematical tools, among them being: truncation techniques, matrix identities, moment convergence theorems, and the Stieltjes transform.Its treatment is especially fitting to the needs of mathematics and statistics graduate students and beginning researchers, having a basic knowledge of matrix theory and an understanding of probability theory at the graduate level, who desire to learn the concepts and tools in solving problems in this area. It can also serve as a detailed handbook on results of large dimensional random matrices for practical users. This second edition includes two additional chapters, one on the authors' results on the limiting behavior of eigenvectors of sample covariance matrices, another on applications to wireless communications and f'mance. While attempting to bring this edition up-to-date on recent work, it also provides summaries of other areas which are typically considered part of the general field of random matrix theory.

《大维随机矩阵的谱分析》 本书深入探讨了随机矩阵理论的核心——大维随机矩阵的谱分析。在现代科学研究中,随机矩阵已成为刻画复杂系统行为的强大工具,广泛应用于统计物理、量子混沌、信号处理、金融建模、机器学习等众多领域。理解大维随机矩阵的特征值分布及其统计特性,对于揭示系统的内在规律、进行有效预测和控制至关重要。 本书将从随机矩阵的定义与基本模型出发,系统性地介绍各种经典和现代的随机矩阵系综,例如高斯正交系综(GOE)、高斯酉系综(GUE)、高斯辛系综(GSE)以及Wishart矩阵、Covariance矩阵等。我们将详细阐述这些矩阵的谱结构,重点关注当矩阵维度趋于无穷大时,其特征值谱的渐近行为。 核心内容将聚焦于大数定律和中心极限定理在随机矩阵谱分析中的应用。我们将引入Wigner半圆律,详细推导其在GOE等系综中的普适性,并探讨其在高维数据分析中的意义。在此基础上,我们将深入研究自由概率论(Free Probability Theory)及其在随机矩阵谱分析中的核心作用。自由概率论提供了一种处理非对易随机变量的方法,与大维随机矩阵的谱性质紧密相连,我们将详细介绍其基本概念,如自由卷积、自由期望等,并展示如何利用这些工具来解决复杂的谱分析问题。 本书还将详细介绍各种重要的谱统计量,如特征值间隔分布、高阶相关函数、谱密度函数等。我们将探讨这些统计量如何反映系统的性质,例如谱的“硬度”和“软度”问题,以及它们与量子混沌中的能级统计的联系。例如,泊松分布在量子完全可积系统中的出现,以及Wigner-Dyson分布在量子混沌系统中的普遍性,都将通过随机矩阵的谱分析得以深入阐释。 此外,本书还将介绍一些前沿的研究方向和重要的应用案例。例如,我们将讨论随机矩阵在降维技术(如主成分分析)中的作用,以及其在网络分析、图像处理和自然语言处理等领域的应用。对于机器学习中的核方法、协方差矩阵的估计与分析,以及在信号恢复和去噪中的作用,也将进行深入的探讨。 本书的写作风格力求严谨而不失清晰,在保证数学 rigor 的同时,尽可能地提供直观的解释和物理图像。书中将包含丰富的例证和习题,帮助读者巩固所学知识,并激发进一步的研究兴趣。目标读者包括对随机矩阵理论感兴趣的研究生、博士后研究人员,以及需要运用随机矩阵理论解决实际问题的工程师和数据科学家。 通过阅读本书,您将能够: 掌握随机矩阵的经典模型和理论基础。 理解大维随机矩阵的谱的渐近行为和重要规律。 熟悉自由概率论及其在谱分析中的应用。 掌握分析和计算各种谱统计量的方法。 了解随机矩阵理论在现代科学技术中的广泛应用。 无论您是希望深入理解理论的学术研究者,还是希望将随机矩阵理论应用于实际问题的从业者,本书都将为您提供宝贵的知识和工具,开启您在随机矩阵谱分析领域探索的旅程。

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