- MM关于 $R^N$ 紧致子流形的快速约翰逊 - 林登斯特劳斯嵌入
本文考虑使用随机矩阵将具有边界的流形嵌入到低维空间中，进而得出一类新的结构化矩阵分布，其在嵌入低维流形方面具有优势，并且可以用于构造 log^cN 维的 Johnson-Lindenstrauss 嵌入矩阵，并且在计算矩阵乘法的复杂度上仅仅 - 线性系统的随机迭代方法
该研究发展了一种基于随机迭代的方法来解决线性系统问题，并通过变化两个参数来恢复广泛的已知算法，并且在单个定理中证明了误差的指数收敛，并给出了预期迭代的精确公式。
- 利用稀疏采样的自由随机矩阵进行支持恢复
本文研究了具有 Beroulli-Gaussian 噪声的稀疏向量通过随机矩阵的压缩采样模型，考虑了多种信息论性能指标和估计方法。
- 利用可交换对的方法推导矩阵浓度不等式
本文通过插值化技巧，基于 Sourav Chatterjee 所发展的浓度理论，证明了一类随机矩阵谱范数的指数浓度不等式和多项式矩不等式，可以用来界定独立或相关随机矩阵的和以及其他矩阵值的函数。
- MM圆定理研究
该论文证明了随机矩阵的经验谱分布在维数趋近无穷大时趋近于单位圆上的均匀分布，特别是对于高斯模型，作者给出了 Silverstein 公式证明；而对于重尾模型，作者使用 Aldous 和 Steele 的方法得到了相应的结论。
- NIPSk-means 聚类的随机投影
该论文研究了使用降维技术来提高 $k$-means 聚类算法的效率和精度，通过使用随机矩阵对多维数据进行投影，并经过大量实验验证了该方法的准确性。
- 从部分条目恢复矩阵
本文研究如何从观测到的随机稀疏矩阵子集中重建一个秩较低的随机矩阵，提供相应的算法并给出一些误差保证以及时间复杂度估计，并得到一些稀疏随机矩阵谱的推广结果。
- 高斯随机矩阵的条件数
研究了实高斯随机矩阵和复高斯随机矩阵的条件数，得到了它们的概率界。
- 随机马尔可夫矩阵的圆形定理
该论文探讨通过随机矩阵和马尔可夫矩阵的复光谱的计数概率测度，证明其概率在无限趋近于均匀规律的圆心半径为 σ/m 的有限复平面上收敛，其中涉及到的关键词包括随机矩阵、马尔可夫矩阵、复光谱、Dirichlet-Markov 集合和算子范数。
- 古典矩阵群上的线性函数
研究使用 Haar measure 进行随机矩阵采样后，其迹与标准正态分布之间的总变差距离上界，并将 Stein 方法的交换对扩展到存在连续对称性的情况，取得了类似结果的成果.
- 大型随机矩阵某些泛函的确定性等效
本研究介绍了一种用于评估多输入 / 多输出无线数字通信渠道性能的理论方法，通过引入随机矩阵和确定性等效概念以及研究其特征值的 Stieltjes 变换来实现。
- 随机贝努利矩阵的奇异概率
研究了随机矩阵的奇异值分布，利用加性组合学的 Freiman 定理和反向定理，提出了一种能够更好地描述该分布的算法。