RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ
Видеотека
Архив
Популярное видео

Поиск
RSS
Новые поступления





Для просмотра файлов Вам могут потребоваться






Однодневная конференция, посвященная памяти академика А. А. Гончара
23 декабря 2015 г. 14:40, г. Москва, МИАН
 


Topics In Random Matrices

Yang Chen

University of Macau
Видеозаписи:
MP4 251.8 Mb
MP4 993.1 Mb
Материалы:
Adobe PDF 410.9 Kb

Количество просмотров:
Эта страница:143
Видеофайлы:32
Материалы:9

Yang Chen
Фотогалерея


Видео не загружается в Ваш браузер:
  1. Установите Adobe Flash Player    

  2. Проверьте с Вашим администратором, что из Вашей сети разрешены исходящие соединения на порт 8080
  3. Сообщите администратору портала о данной ошибке

Аннотация: I will discuss three problems on Hermitian Random Matrices, which ultimately are about orthogonal polynomials:
1. The singularly deformed Jacobi ensembles, where an infinitely fast zero is introduced at an end point of the support of Jacobi weight, and the Hankel determinant under double scaling.
2. On the generating functions of linear statistics of the orthogonal and symplectic ensembles with Gaussian and Gamma “background” distributions.
3. The least eigenvalue of family of Hankel matrices obtained from the large $n$ asymptotic of polynomials orthogonal with respect to $\exp(-x^{\beta})$, $x\geq0$, $\beta>0$. In general, the smallest eigenvalue goes to zero rapidly, for $\beta>1/2$ and at $\beta=1/2$ it is conjectured that the smallest eigenvalue decays slowly. Comparison with numerical computation is made.
These are joint work with Min Chao, Chen Min (University of Macau), Nigel Lawrence (Imperial College), Niall Emmart and Charles C. Weems (University of Massachusetts Amherst).

Материалы: chentalksteklovinstitute.pdf (410.9 Kb)

Язык доклада: английский

ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru
 
Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2017