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Enregistrement W2099864191 · doi:10.48550/arxiv.1204.5154

Marchenko-Pastur Theorem and Bercovici-Pata bijections for heavy-tailed\n or localized vectors

2012· preprint· W2099864191 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2012
Typepreprint
Langue
DomaineMathematics
ThématiqueRandom Matrices and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheYork UniversityNew York University Abu Dhabi
Mots-clésBijection, injection and surjectionMathematicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The celebrated Marchenko-Pastur theorem gives the asymptotic spectral\ndistribution of sums of random, independent, rank-one projections. Its main\nhypothesis is that these projections are more or less uniformly distributed on\nthe first grassmannian, which implies for example that the corresponding\nvectors are delocalized, i.e. are essentially supported by the whole canonical\nbasis. In this paper, we propose a way to drop this delocalization assumption\nand we generalize this theorem to a quite general framework, including random\nprojections whose corresponding vectors are localized, i.e. with some\ncomponents much larger than the other ones. The first of our two main examples\nis given by heavy tailed random vectors (as in a model introduced by Ben Arous\nand Guionnet or as in a model introduced by Zakharevich where the moments grow\nvery fast as the dimension grows). Our second main example is given by vectors\nwhich are distributed as the Brownian motion on the unit sphere, with localized\ninitial law. Our framework is in fact general enough to get new correspondences\nbetween classical infinitely divisible laws and some limit spectral\ndistributions of random matrices, generalizing the so-called Bercovici-Pata\nbijection.\n

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,107 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle