Mar, 2011

大矩形随机矩阵的低秩扰动的奇异值和向量

PDF
TL;DR本文研究大型矩形随机矩阵的有限低秩扰动的奇异值和奇异向量，证明了极值奇异值和相应奇异向量投影的近乎必然收敛性，并且在自由概率论中通过积分变换线性化了矩形加性卷积，揭示了非随机极限值明确取决于未受扰动矩阵的奇异值分布，我们研究了奇异值相变对相关左右奇异向量的影响，并且讨论了超过这些非随机限制的有限 $n$ 波动的后果。
singular valuessingular vectorslow rank perturbationsextreme singular valuesfree probability theory
发现论文，激发创造
  • 大型随机矩阵有限低秩扰动的特征值和特征向量

    研究了随机矩阵的有限低秩扰动的特征值和特征向量，发现扰动的矩阵极端特征值收敛于非随机值且存在相变现象，临界点与积分变换有关。

    Oct, 2009

  • 随机矩阵的非渐近理论：极奇异值

    该研究论文介绍了如何基于几何方法来估计具有独立条目的随机矩阵的极奇异值，重点关注了随机矩阵的硬边缘 (最小奇异值) 的非渐近理论。

    Mar, 2010

  • 随机扰动下的奇异向量

    本文提出了一种新方法，利用高维几何和随机噪声来更好地估计低秩矩阵的奇异向量，以应对矩阵扰动问题。

    Apr, 2010

  • 一种 l∞特征值扰动界及其在鲁棒协方差估计中的应用

    该论文针对矩阵扰动中的特征向量进行了研究，证明了当矩阵是低秩和不相干的时候，奇异向量的（或对称情况下的特征向量）l∞范数扰动界限比 l2 范数扰动界限更小一个因子。作者在稳健协方差估计方面提出了新的建模方法，并利用所开发的扰动界限确立其渐近性质。

    Mar, 2016

  • 高斯噪声下的奇异向量扰动

    本文对高斯噪声下的奇异向量分布进行了非渐近分析，特别地，我们给出了一个矩阵的充分条件，使其前几个奇异向量具有近似正态分布。我们的结果可用于线性降维中的误差分析。

    Aug, 2012

  • 随机矩阵的非渐近分析入门

    本文是一篇介绍随机矩阵理论基本的非渐近方法和概念的教程，其中涵盖了许多在理论计算机科学、统计学和信号处理等领域的应用，尤其对于统计学中的协方差矩阵估计问题和压缩感知的概率构造测量矩阵的验证有基本应用。

    Nov, 2010

  • 关于具有位移结构的矩阵的奇异值

    本文探讨了带有位移结构（如 Pick 矩阵、Vandermonde 矩阵和 Hankel 矩阵）的矩阵，并利用极值问题得出了这些矩阵奇异值的显式界限，从而可以通过秩近似来逼近这些矩阵

    Sep, 2016

  • 随机内积核矩阵的谱

    在 “大 p、大 n” 条件下，研究了随机核矩阵的特征值分布，发现针对非平滑核函数，其极限谱密度的分布不同于以前研究的 Marcenko-Pastur 分布。

    Feb, 2012

  • 深度神经网络中出现的随机矩阵。高斯情况

    本研究针对出现在深度神经网络分析中的随机矩阵乘积奇异值分布进行了研究，其中，数据矩阵的总体协方差矩阵是随机的，基于随机矩阵理论和标准技术，分析了数据矩阵的非高斯分布并阐述其在分析宏观普适性方面的潜在应用。

    Jan, 2020

  • 随机对称矩阵的特征值集中

    本文采用 Talagrand 的不等式证明了各种随机对称矩阵的前几个最大的（也是最重要的）特征值非常强烈地集中。这种强烈的集中现象使我们能够高精度地计算这些特征值的均值。我们的方法非常不同于传统方法。

    Sep, 2000