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Chaire Jean Morlet - Conference - Algebraic aspects of random matrices / Chaire Jean Morlet - Conference - Aspects algébriques des matrices aléatoires

Collection Chaire Jean Morlet - Conference - Algebraic aspects of random matrices / Chaire Jean Morlet - Conference - Aspects algébriques des matrices aléatoires

Organisateur(s) Bordenave, Charles ; Capitaine, Mireille ; Chhaibi, Reda ; Collins, Benoît ; Defosseux, Manon ; Demni, Nizar
Date(s) 07/10/2024 - 11/10/2024
URL associée https://conferences.cirm-math.fr/3052.html
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Large deviations for macroscopic observables of heavy-tailed matrices

De Alice Guionnet

We consider independent Hermitian heavy-tailed random matrices. Our model includes the Lévy matrices as well as sparse random matrices with O(1) non-zero entries per row. By representing these matrices as weighted graphs, we derive a large deviation principle for key macroscopic observables. Specifically, we focus on the empirical distribution of eigenvalues, the joint neighborhood distribution, and the joint traffic distribution. As an application, we define a notion of microstates entropy for traffic distribution which is additive under free traffic convolution.

Informations sur la vidéo

Données de citation

  • DOI 10.24350/CIRM.V.20255103
  • Citer cette vidéo Guionnet, Alice (08/10/2024). Large deviations for macroscopic observables of heavy-tailed matrices. CIRM. Audiovisual resource. DOI: 10.24350/CIRM.V.20255103
  • URL https://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.20255103

Domaine(s)

Bibliographie

  • BORDENAVE, Charles, GUIONNET, Alice, et MALE, Camille. Large deviations for macroscopic observables of heavy-tailed matrices. arXiv preprint arXiv:2409.14027, 2024. - https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.14027

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