A Sharp Rate of Convergence for the Empirical Spectral Measure of a Random Unitary Matrix


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

We consider the convergence of the empirical spectral measures of random N × N unitary matrices. We give upper and lower bounds showing that the Kolmogorov distance between the spectral measure and uniform measure on the unit circle is of order log N/N, both in expectation and almost surely. This implies, in particular, that the convergence happens more slowly for Kolmogorov distance than for the L1-Kantorovich distance. The proof relies on the determinantal structure of the eigenvalue process.

Об авторах

E. Meckes

Case Western Reserve University

Автор, ответственный за переписку.
Email: elizabeth.meckes@case.edu
США, Cleveland, Ohio

M. Meckes

Case Western Reserve University

Email: elizabeth.meckes@case.edu
США, Cleveland, Ohio

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature, 2019

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).