matemáticas

matriz aleatoria

A random matrix is a matrix with entries drawn from probability distributions, used to model complex systems and spectra.
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Descripción

La matriz aleatoria es una matriz cuyos elementos son variables aleatorias con una distribución conjunta dada. Los más conocidos son los conjuntos gaussianos de Wigner: el ortogonal (GOE), el unitario (GUE) y el simpléctico (GSE), que se diferencian por la simetría respecto a la inversión temporal. El resultado principal es la distribución de Wigner para las distancias entre autovalores, que muestra la repulsión de niveles: la probabilidad de encontrar dos valores muy cercanos es pequeña.

Historia

En la década de 1950, Eugene Wigner, al investigar los espectros de resonancia de núcleos pesados, propuso reemplazar los elementos desconocidos de la matriz hamiltoniana con números aleatorios. Junto con Dyson, Mehta y otros, desarrolló la teoría estadística de espectros. Más tarde se reveló una profunda conexión con la distribución de autovalores en métodos numéricos, la teoría de números (la distribución de los ceros de la función zeta de Riemann) y el crecimiento de superficies aleatorias.

Cómo funciona

Los autovalores de una matriz aleatoria se comportan como la distribución de partículas cargadas en un alambre, que se repelen según una ley logarítmica. Como resultado, no se distribuyen uniformemente: la probabilidad de una distancia pequeña s entre ellos es proporcional a s^β (β es el índice de repulsión). La distribución de distancias se describe exactamente mediante la fórmula de Wigner para GOE: p(s) = (πs/2) exp(−π s²/4). A modo de comparación, en un flujo de Poisson (niveles independientes) sería p(s) = exp(−s).

En la práctica

Las matrices aleatorias se utilizan en el procesamiento de señales: separan los datos importantes del ruido en radares y tomógrafos médicos.

Dato curioso

La distribución de los intervalos entre autobuses consecutivos en algunas ciudades también se asemeja a la distribución de Wigner, porque los conductores tienden a evitar aglomeraciones.

Concept graph →

Fórmulas

$$D = \det\operatorname{Circ}(a_0, a_1, \dots, a_{n-1})$$
Determinant of a circulant matrix defined by its first row.
Qué hay en la fórmula
a_0, a_1, ..., a_{n-variableFirst row entries of the circulant matrix
nvariableMatrix size (positive integer)
detoperadorDeterminant of a square matrix — determinant
CircoperadorConstructs a circulant matrix from its first row — circulant matrix
d(t)=\det\operatorname{circ}(g_0(t),\dots,g_{n-1}(t)) · 2607.00313

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