Recent developments in non-asymptotic theory of random matrices
Recent developments in non-asymptotic theory of random matrices
复制标题
随机矩阵非渐近理论的最新进展
DOI：
--
复制
发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
M. Rudelson
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
M. Rudelson
随机矩阵的非渐近理论致力于研究随机矩阵的谱性质，这些性质对于大的固定大小的矩阵是高概率有效的。在这个框架中得到的结果发现他们的应用在高维凸性，算法的收敛性分析，以及在随机矩阵理论本身。在这些笔记中，我们调查了这方面的一些最新结果，并描述了旨在获得显式概率界的技术。
Non-asymptotic theory of random matrices strives to investigate the spectral properties of random matrices, which are valid with high probability for matrices of a large fixed size. Results obtained in this framework find their applications in high-dimensional convexity, analysis of convergence of algorithms, as well as in random matrix theory itself. In these notes we survey some recent results in this area and describe the techniques aimed for obtaining explicit probability bounds.