A random matrix is a matrix with entries drawn from probability distributions, used to model complex systems and spectra.المصفوفة العشوائية هي مصفوفة عناصرها متغيرات عشوائية ذات توزيع مشترك محدد. أشهرها فرق فيغنر الغاوسية: المتعامد (GOE) والوحدوي (GUE) والمتماسك (GSE)، وتختلف بتماثلها بالنسبة لعكس الزمن. النتيجة الرئيسية هي توزيع فيغنر للمسافات بين القيم الذاتية، والذي يُظهر تنافر المستويات: احتمال وجود قيمتين متقاربتين جدًا ضئيل.
في خمسينيات القرن العشرين، اقترح يوجين فيغنر، أثناء دراسته أطياف الرنين للنوى الثقيلة، استبدال العناصر المجهولة لمصفوفة هاملتونيان بأعداد عشوائية. وقد طوّر مع دايسون وميتا وآخرين نظرية إحصائية للأطياف. واتضح لاحقاً وجود ارتباط عميق مع توزيع القيم الذاتية في الطرق العددية، ونظرية الأعداد (توزيع أصفار دالة زيتا لريمان)، ونمو الأسطح العشوائية.
تتصرف القيم الذاتية لمصفوفة عشوائية مثل توزيع جسيمات مشحونة على سلك، تتنافر وفق قانون لوغاريتمي. ونتيجة لذلك، فهي لا تترتب بشكل منتظم: احتمال وجود مسافة صغيرة s بينها يتناسب مع s^β (حيث β هو مؤشر التنافر). توزيع المسافات يُوصف بدقة بصيغة فيغنر لـ GOE: p(s) = (πs/2) exp(−π s²/4). للمقارنة، في حالة التدفق البواسوني (مستويات مستقلة) يكون p(s) = exp(−s).
تُستخدم المصفوفات العشوائية في معالجة الإشارات: فهي تفصل البيانات المهمة عن الضوضاء في الرادارات وأجهزة التصوير المقطعي الطبي.
توزيع الفترات بين الحافلات المتجاورة في بعض المدن يشبه أيضًا توزيع فيغنر، لأن السائقين يميلون إلى تجنب التجمعات.
| a_0, a_1, ..., a_{n- | متغير | First row entries of the circulant matrix |
| n | متغير | Matrix size (positive integer) |
| det | مؤثر | Determinant of a square matrix — determinant |
| Circ | مؤثر | Constructs a circulant matrix from its first row — circulant matrix |





