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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Random Matrices, Random Graphs and Circular Elements

Description du projet

Une étude plus approfondie des matrices aléatoires

Les matrices aléatoires décrivent des classes de variables aléatoires fortement corrélées dont les statistiques sont loin d’être gaussiennes. Le projet RanMatRanGraCircEl, financé par l’UE, entend élargir nos connaissances concernant les matrices aléatoires. Ce projet étudiera les propriétés spectrales des matrices aléatoires lorsque la taille de la matrice gagne en importance. Par ailleurs, il déterminera la densité asymptotique des valeurs propres des matrices aléatoires non normales avec des entrées corrélées d’espérance générale et la mesure brownienne des éléments circulaires évalués par opérateur. Les spectres des graphiques aléatoires seront également analysés. Pour atteindre ses objectifs, le projet combinera l’analyse spectrale et variationnelle, la théorie des probabilités (équations différentielles stochastiques, bornes étendues en termes d’écart) et la physique mathématique (équations autoconsistantes).

Objectif

Random matrix statistics are a paradigm for the collective behaviour of many strongly correlated random variables. The proposed projects will fundamentally advance our knowledge about random matrices in novel directions.

We study spectral properties of random matrices when the matrix size becomes large. More specifically, we establish the universality of the fluctuations of the smallest singular value of almost square random matrices with independent entries. Moreover, we determine the asymptotic eigenvalue density of non-normal random matrices with correlated entries of general expectation and the Brown measure of operator-valued circular elements. We also obtain a central limit theorem for the difference of the linear statistics of a matrix with independent, identically distributed entries and its minor. Furthermore, we analyse the spectra of random graphs. Specifically, a transition in the eigenvalue fluctuations of very sparse Erdos-Renyi graphs, the eigenvector delocalisation of directed Erdos-Renyi graphs as well as the extreme eigenvalues and eigenvectors of preferential attachment graphs. Finally, we investigate a variational problem motivated by wireless communication.

The techniques proposed for these projects comprise a variety of tools from analysis (spectral theory, variational methods), probability theory (stochastic differential equations, large deviation bounds) and mathematical physics (self-consistent equations). For the purpose of these projects, the tools mentioned above will be developed further.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2019

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Coordinateur

UNIVERSITE DE GENEVE
Contribution nette de l'UE
€ 178 207,68
Adresse
RUE DU GENERAL DUFOUR 24
1211 Geneve
Suisse
Région
Schweiz/Suisse/Svizzera Région lémanique Genève
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
€ 178 207,68

Partenaires (1)