Dysons brownsche Bewegung

Dysons brownsche Bewegung ist die Lösung einer stochastischen Differentialgleichung, die eine Verbindung zwischen der stochastischen Analysis und der Theorie der Zufallsmatrizen macht. Sie beschreibt den Eigenwert-Prozess einer hermiteschen Zufallsmatrix, deren Einträge Ornstein-Uhlenbeck-Prozesse sind.

Sie ist nach Freeman Dyson benannt, der sie zuerst entdeckt hatte.[1]

Theorem

Sei Σ n ( x ) = ( λ 1 ( x ) , , λ n ( x ) ) x 0 {\displaystyle \Sigma ^{n}(x)=(\lambda _{1}(x),\dots ,\lambda _{n}(x))_{x\geq 0}} ein stochastischer Prozess mit λ 1 ( x ) λ n ( x ) {\displaystyle \lambda _{1}(x)\leq \dots \leq \lambda _{n}(x)} . Dann ist Σ n ( x ) {\displaystyle \Sigma ^{n}(x)} Dysons brownsche Bewegung falls sie die schwache Lösung für

d Σ i n ( x ) = 2 β n d B i ( x ) + 1 n i i d x λ i ( x ) λ i ( x ) , i = 1 , , n {\displaystyle \mathrm {d} \Sigma _{i}^{n}(x)={\frac {\sqrt {2}}{\sqrt {\beta n}}}\mathrm {d} B_{i}(x)+{\frac {1}{n}}\sum \limits _{i\neq i'}{\frac {\mathrm {d} x}{\lambda _{i}(x)-\lambda _{i'}(x)}},\quad i=1,\dots ,n}

ist, wobei d B {\displaystyle \mathrm {d} B} eine n {\displaystyle n} -dimensionale brownsche Bewegung ist. Σ n {\displaystyle \Sigma ^{n}} ist der Eigenwert-Prozess der matrixwertigen Brownschen Bewegung mit β = { 1 , 2 } {\displaystyle \beta =\{1,2\}}

X n , β ( x ) = X n , β ( 0 ) + H n , β ( x ) , x 0 {\displaystyle X^{n,\beta }(x)=X^{n,\beta }(0)+H^{n,\beta }(x),\quad x\geq 0}

wobei H n , β {\displaystyle H^{n,\beta }} eine hermitesche Zufallsmatrix ist mit Einträgen

h k , l = { 1 β n ( B k , l + i ( β 1 ) B k , l ) k < l 2 β n B l , l k = l {\displaystyle h_{k,l}={\begin{cases}{\frac {1}{\sqrt {\beta n}}}(B_{k,l}+i(\beta -1)B'_{k,l})&k<l\\{\frac {2}{\sqrt {\beta n}}}B_{l,l}&k=l\end{cases}}}

und B k , l , B k , l {\displaystyle B_{k,l},B'_{k,l}} sind iid standard brownsche Bewegungen.

Einzelnachweise

  1. Greg W. Anderson,Alice Guionnet,Ofer Zeitouni: An Introduction to Random Matrices. Cambridge University Press, Cambridge, ISBN 978-0-521-19452-5.