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Analytische Aspekte von nicht-kommutativen Verteilungen in der freien Wahrscheinlichkeitstheorie

Analytische Aspekte von nicht-kommutativen Verteilungen in der freien Wahrscheinlichkeitstheorie
自由概率论中非交换分布的分析方面
批准号:
203380025
负责人:
Professor Dr. Roland Speicher
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2011
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
2010-12-31 至 2015-12-31

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项目成果

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Die freie Wahrscheinlichkeitstheorie ist aus Fragestellungen über die Struktur von mit freien Gruppen zusammenhängenden von Neumann Algebren hervorgegangen, hat seitdem aber etliche Verbindungen zu anderen Gebieten entwickelt: insbesondere Zufallsmatrizen, aber auch Kombinatorik, Darstellungstheorie von großen Gruppen, mathematische Physik, oder auch angewandte Gebiete, wie Statistik oder drahtlose Netzwerke. In den letzten Jahren hat sich gezeigt, dass das Verständnis der analytischen Eigenschaften von nicht-kommutierenden Variablen von herausragender Bedeutung für weitere Fortschritte auf dem Gebiet ist. Viele der Hindernisse für ein besseres Verständnis von freier Entropie oder des „large N"-Limes von Zufallsmatrizen sind verknüpft mit analytischen Eigenschaften von relevanten nicht-kommutativen Verteilungen. Das Ziel dieses Projektes besteht darin, unsere Hilfsmittel aus der freien stochastischen Analysis und der operator-wertigen freien Wahrscheinlichkeitstheorie - welche in den letzten beiden Jahrzehnten entwickelt wurden, aber in Bezug auf analytische Eigenschaften immer noch ziemlich am Anfang stehen - so weiterzuentwickeln, dass sie Ergebnisse über die Regularität von relevanten Verteilungen und den Zusammenhang mit Zufallsmatrizen und freier Entropie zu liefern imstande sind.
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Classical and free infinite divisibility for Boolean stable laws
布尔稳定定律的经典和自由无限整除性
DOI: 10.1090/s0002-9939-2014-12111-3
发表时间: 2014
期刊:
影响因子: --
作者: [O. Arizmendi, T. Hasebe]
通讯作者: T. Hasebe
Analytic aspects of Cauchy transforms in free probability theory
Weiterentwicklung der operatorwertigen freien Wahrscheinlichkeitstheorie mit Amalgamierung
Free probability aspects of neural networks
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