Jump to content

Евклидова случайная матрица

В математике евклидова N × N случайная матрица размера определяется с помощью произвольной детерминированной функции f ( r , r ′) и N точек { ri } , случайно распределенных в области V d евклидова -мерного пространства . Элемент A ij матрицы равен f ( r i , r j ): A ij = f ( r i , r j ).

Евклидовы случайные матрицы были впервые представлены в 1999 году. [1] Они изучили частный случай функций f , которые зависят только от расстояний между парами точек: f ( r , r ′) = f ( r - r ′) и наложили дополнительное условие на диагональные элементы A ii ,

А ij знак равно ж ( р я - р j ) - ты δ ij Σ k ж ( р я - р k ),

мотивированы физическим контекстом, в котором они изучали матрицу.Евклидова матрица расстояний является частным примером евклидовой случайной матрицы с либо f ( r i - r j ) = | р я - р j | 2 или ж ( р я - р j ) знак равно | р я - р j |. [2]

Например, во многих биологических сетях сила взаимодействия между двумя узлами зависит от физической близости этих узлов. Пространственные взаимодействия между узлами можно смоделировать как евклидову случайную матрицу, если узлы расположены в пространстве случайным образом. [3] [4]

Характеристики

[ редактировать ]

Поскольку положения точек { r i } случайны, элементы матрицы A ij тоже случайны. Более того, поскольку элементы N × N полностью определяются только N точками и, как правило, нас интересует N d , между различными элементами существуют сильные корреляции.

Пример 1
Пример распределения вероятностей собственных значений Λ евклидовой случайной матрицы, порожденной функцией f ( r , r ′) = sin( k 0 ε r - r ′ )/( k 0 ε r - r ′ ), с k 0 знак равно 2π/λ 0 . Распределение Марченко-Пастура (красное) сравнивается с результатом численной диагонализации набора случайно сгенерированных матриц N × N. размера Плотность точек ρλ 0 3 = 0.1.

Эрмитово-евклидовы случайные матрицы

[ редактировать ]

Эрмитовы евклидовы случайные матрицы появляются в различных физических контекстах, включая переохлажденные жидкости, [5] фононы в неупорядоченных системах, [6] и волны в случайных средах. [7]

Пример 1. Рассмотрим матрицу Â, порожденную функцией f ( r , r ′) = sin( k 0 | r - r ′|)/( k 0 | r - r ′|), где k 0 = 2π/λ 0 . Эта матрица эрмитова и ее собственные значения Λ вещественны . Для N точек, распределенных случайным образом в кубе со стороной L и объемом V = L 3 , можно показать [7] что распределение вероятностей Λ приближенно задается законом Марченко-Пастура , если плотность точек ρ = N / V подчиняется ρλ 0 3 ≤ 1 и 2,8 Н /( k 0 L ) 2 < 1 (см. рисунок).

Пример 2
Пример распределения вероятностей собственных значений Λ евклидовой случайной матрицы, порожденной функцией f ( r , r ′) = exp( ik 0 ε r - r ′ )/( k 0 ε r - r ′ ), с k 0 = 2π/λ 0 и f ( r = r ′) = 0.

Неэрмитовы евклидовы случайные матрицы

[ редактировать ]

теория плотности собственных значений больших ( N ≫1) неэрмитовых евклидовых случайных матриц. Развита [8] и был применен для изучения проблемы случайного лазера . [9]

Пример 2. Рассмотрим матрицу Â, порожденную функцией f ( r , r ′) = exp( ik 0 | r - r ′|)/( k 0 | r - r ′|), где k 0 = 2π/λ 0 и f ( r = r ′) = 0. Эта матрица не является эрмитовой и ее собственные значения Λ являются комплексными . Распределение вероятностей Λ можно найти аналитически [8] если плотность точки ρ = N / V подчиняется ρλ 0 3 ≤ 1 и 9 Н /(8 k 0 R ) 2 < 1 (см. рисунок).

  1. ^ Мезард, М.; Паризи, Г.; Зи, А. (1999). «Спектры евклидовых случайных матриц». Ядерная физика Б . 559 (3): 689–701. arXiv : cond-mat/9906135 . Бибкод : 1999НуФБ.559..689М . дои : 10.1016/S0550-3213(99)00428-9 . S2CID   3020186 .
  2. ^ Богомольный, Е.; Бохигас, О.; Шмит, К. (2003). «Спектральные свойства матриц расстояний». Журнал физики A: Математический и общий . 36 (12): 3595–3616. arXiv : nlin/0301044 . Бибкод : 2003JPhA...36.3595B . дои : 10.1088/0305-4470/36/12/341 . S2CID   15199709 .
  3. ^ Мьюир, Дилан; Мрсик-Флогель, Томас (2015). «Границы собственного спектра полуслучайных матриц с модульной и пространственной структурой для нейронных сетей» . Физ. Преподобный Е. 91 (4): 042808. Бибкод : 2015PhRvE..91d2808M . дои : 10.1103/PhysRevE.91.042808 . ПМИД   25974548 .
  4. ^ Грилли, Якопо; Барабас, Дьёрдь; Аллесина, Стефано (2015). «Сохранение метапопуляций в случайных фрагментированных ландшафтах» . PLOS Вычислительная биология . 11 (5): e1004251. Бибкод : 2015PLSCB..11E4251G . дои : 10.1371/journal.pcbi.1004251 . ISSN   1553-7358 . ПМЦ   4439033 . ПМИД   25993004 .
  5. ^ Григера, Т.С.; Мартин-Майор, В.; Паризи, Г.; Верроккьо, П. (2003). «Фононная интерпретация« бозонного пика »в переохлажденных жидкостях». Природа . 422 (6929): 289–292. Бибкод : 2003Natur.422..289G . дои : 10.1038/nature01475 . ПМИД   12646916 . S2CID   4393962 .
  6. ^ Амир, А.; Орег, Ю.; Имри, Ю. (2010). «Локализация, аномальная диффузия и медленная релаксация: подход матрицы случайных расстояний». Письма о физических отзывах . 105 (7): 070601. arXiv : 1002.2123 . Бибкод : 2010PhRvL.105g0601A . doi : 10.1103/PhysRevLett.105.070601 . ПМИД   20868026 . S2CID   42664610 .
  7. ^ Перейти обратно: а б Скипетров, С.Э.; Гетчи, А. (2011). «Распределение собственных значений больших евклидовых случайных матриц для волн в случайных средах». Физический журнал A: Математический и теоретический . 44 (6): 065102. arXiv : 1007.1379 . Бибкод : 2011JPhA...44f5102S . дои : 10.1088/1751-8113/44/6/065102 . S2CID   119152955 .
  8. ^ Перейти обратно: а б Гетчи, А.; Скипетров, С. (2011). «Неэрмитова евклидова теория случайных матриц». Физический обзор E . 84 (1): 011150. arXiv : 1102.1850 . Бибкод : 2011PhRvE..84a1150G . дои : 10.1103/PhysRevE.84.011150 . ПМИД   21867155 . S2CID   44717545 .
  9. ^ Гетчи, А.; Скипетров, С.Э. (2011). «Евклидова матричная теория случайной генерации в облаке холодных атомов». ЭПЛ . 96 (3): 34005. arXiv : 1104.2711 . Бибкод : 2011EL.....9634005G . дои : 10.1209/0295-5075/96/34005 . S2CID   119116200 .
Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 5a58437ccb973cbec2f3f6604200c0e8__1701631980
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/5a/e8/5a58437ccb973cbec2f3f6604200c0e8.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Euclidean random matrix - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)