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GdT Matrices et graphes aléatoires (MEGA)

Groupe de travail à l'Institut Henri Poincaré

Exposés 2017-2018

* Vendredi 8 décembre

  • 10h30-12h00: mini cours par Laurent Ménard sur la méthode des séries génératrices
  • 14h30-15h45: Yan Fyodorov On statistics of bi-orthogonal eigenvectors in real and complex Ginibre ensembles combining partial Schur decomposition with supersymmetry.
  • 15h45-17h00: Alice Guionnet Fluctuations pour les pavages aleatoires et equations de Nekrasov

* Vendredi 12 janvier

  • 10h30-12h00: mini cours par Camille Male sur les méthodes non commutatives en matrices aléatoires
  • 14h30-15h45: Torben Krüger Random matrices with slow correlation decay

* Vendredi 9 février

  • 10h30-12h00: mini cours par Romain Couillet matrices aléatoires et l'apprentissage machine
  • 14h00-15h00: Nizar Demni Etats quantiques Browniens et polynome de Jacobi dans le simplexe
  • 15h30-16h30: Cédric Boutillier Discrete differential geometry and integrable models on isoradial graphs

* Vendredi 16 mars

  • 10h30-12h00: mini cours par Thierry Lévy
  • 14h00-15h00: Thomas Mikosch The largest eigenvalues of the sample covariance matrix in the heavy-tail case
    Heavy tails of a time series are typically modeled by power law tails with a positive tail index $\alpha$. We refer to such time series as regularly varying with index $\alpha$. Regular variation of a time series translates into power law tail behavior of the partial sums of the time series above high threshold. This was observed early on in work by A.V. Nagaev (1969) and S.V. Nagaev (1979) who considered sums of iid regularly varying random variables. These results are referred to as heavy-tail or Nagaev-type large deviations. The goal of this lecture is to argue that heavy-tail large deviations are useful tools when dealing with the eigenvalues of the sample covariance matrix of dimension $p\times n$ when $p\to\infty$ as $n\to\infty$ in those cases when one can identify the dominating entries in this matrix. These are the diagonal entries in the iid and some other cases. A similar argument allows one to identify the dominating entries if the time series has a linear dependence structure with regularly varying noise. These techniques are an alternative approach to earlier results by Soshnikov (2004,2006), Auffinger, Ben Arous, Peche (2009), Belinschi, Dembo, Guionnet (2009). They also allow one to deal with certain classes of matrices with dependent heavy-tailed entries. This is joint work with Richard A. Davis (Columbia) and Johannes Heiny (Aarhus).
  • 15h30-16h30: Peng Tian Large Random Matrices of Long Memory Stationary Processes: Asymptotics and fluctuations of the largest eigenvalue
    Given $n$ i.i.d. samples $(\boldsymbol{\vec x}_1, \cdots, \boldsymbol{\vec x}_n)$ of a $N$-dimensional long memory stationary process, it has recently been proved that the limiting spectral distribution of the sample covariance matrix, $$\frac 1n \sum_{i=1}^n \boldsymbol{\vec x}_i \boldsymbol{\vec x}^*_i$$ has an unbounded support as $N,n\to \infty$ and $\frac Nn\to c\in (0,\infty)$. As a consequence, its largest eigenvalue $$\lambda_{\max} \left( \frac 1n \sum_{i=1}^n \boldsymbol{\vec x}_i \boldsymbol{\vec x}^*_i\right)$$ tends to $+\infty$. In this talk, we will describe its asymptotics and fluctuations, tightly related to the features of the underlying population covariance matrix, which is of a Toeplitz nature. This is a joint work with Florence Merlevède and Jamal Najim.

* Vendredi 6 avril

* Vendredi 11 mai

* Vendredi 8 juin

Année 2016-2017

* Organisateurs 2016-2017.

* Vendredi 2 Juin 2017, salle 421 le matin, salle 314 l'après midi

  • 14h30-15h45: Kevin Schnelli Free addition of random matrices and the local single ring theorem
  • 15h45-17h00: Laurent Ménard Limite fluide pour l'algorithme de recherche en profondeur dans un graphe d'Erdos-Renyi
  • 10h30-12h00: Yohann de Castro Quelques aspects statistiques de l'optimisation convexe en matrices aléatoires
  • Vendredi 4 Novembre 2016, salle 421
  • Vendredi 2 Décembre 2016, salle 421 (matin) et 201 (après midi)
    • 14h30-15h45: Florence Merledève
      Inégalité de type Bernstein pour une classe de matrices aléatoires dépendantes
    • 15h45-17h00: Pierre Le Doussal
      Replica Bethe Ansatz for the KPZ equation and directed polymers: catching the devil by the tail
    • 10h30-12h00: Jamal Najim
      Matrices non-hermitiennes à profil de variance
  • Vendredi 13 Janvier 2017, salle 201
    • 14h30-15h45: Mireille Capitaine
      Propriétés spectrales de polynômes de matrices de Wigner indépendantes et matrices déterministes
    • 15h45-17h00: Alkeos Michail
      Perturbations of a large matrix by random matrices
    • 10h30-12h00: Laure Dumaz
      Tridiagonalisation et limites locales des valeurs propres
  • Vendredi 03 Février 2017, salle 421 (10h30-12h30) et salle 201 (14h30-17h15)
    • 14h30-15h45: Antti Knowles
      Isotropic self-consistent equations for mean-field random matrices:
    • 15h45-17h00: Antoine Dahlqvist
      Boucle Brownienne unitaire libre:
    • 10h30-12h00: Justin Salez
      Spectres des grands graphes aléatoires dilués: beaucoup de questions, quelques réponses:
  • Vendredi 03 Mars 2017, salle 01 (10h30-12h30) et salle 314 (14h30-17h15)
    • 14h30-15h45: Roland Speicher
      Distributions of random matrices and their limit
    • 15h45-17h00: Guillaume Cebron
      Matrices unitaires en grande dimension et symétries non-commutatives
    • 10h30-12h00: Satya Majumdar
      Index distribution for Gaussian random matrices
  • Vendredi 14 Avril 2017, salle 314
    • 14h30-15h45:​ Pierre-Loïc Méliot ​
      Spectre d’un graphe aléatoire géométrique sur un groupe de Lie compact: ​
    • 15h45-17h00:​ Reda Chhaibi ​
      Maxima of characteristic polynomials and multiplicative chaos: ​
    • 10h30-12h00: ​ Guillaume Aubrun
      Etats quantiques aléatoires:​
  • Vendredi 5 Mai 2017, Amphi Hermite le matin, salle 314 l'après midi
    • 14h30-15h45: Ion Nechita
      Block-modified random matrices and applications to entanglement theory:
    • 15h45-17h00: Johannes Alt
      Local inhomogeneous circular law:
    • 10h30-12h00: Laszlo Erdös
      The matrix Dyson equation in random matrix theory:

Année 2015-2016

  • Vendredi 13 Mai 2016, salle 05
  • Vendredi 8 Avril 2016, salle 05
    • 14h30-15h45: Alain Rouault
      Grandes déviations pour la mesure empirique vue depuis la valeur propre maximale
    • 15h45-17h00: Sandrine Dallaporta
      Bornes sur les constantes d'isométrie restreinte pour les matrices à coefficients gaussiens et de Rademacher
    • le matin: mini cours par Bertrand Eynard sur des applications des matrices aléatoires en géométrie algébrique
  • Vendredi 11 Mars 2016, salle 314
    • 14h30-15h45: Gilles Pisier
      Sur les produits libres réduits et la convergence forte d'éléments aléatoires
    • 15h45-17h00: Maxime Fevrier
      Localisation asymptotique des valeurs propres du modèle A+UBU*
    • le matin: mini cours par Walid Hachem sur les processus déterminantaux et les lois locales de matrices aléatoires corrélées, salle 001
  • Vendredi 5 Février 2016, salle 314
    • 14h30-15h45: Satya Majumdar
      Finite temperature free fermions and the Kardar-Parisi-Zhang equation at finite time
    • 15h45-17h00: Christophe Texier
      An interpolation between Laguerre and inverse Laguerre ensembles of random matrices – Topological phase transitions in multichannel disordered wires in the chiral symmetry classes
    • le matin: mini cours par Sandrine Dallaporta sur la Vitesse de convergence pour les mesures spectrales empiriques, salle 001
  • Vendredi 15 Janvier 2016, salle 05
    • 14h30-15h45: Pierre Youssef
      Invertibility of the adjacency matrix of a random digraph
    • 15h45-17h00: Raphaël Butez
      Grandes déviations pour la mesure empirique de certains polynômes aléatoires
    • le matin: mini cours par Laurent Ménard sur les graphes aléatoires, salle 201
  • Vendredi 4 Décembre 2015, salle 05
    • 14h30-15h45: Olivier Guédon
      Norme de matrices aléatoires gaussiennes à entrées indépendantes mais non identiquement distribuées
    • 15h45-17h00: Joël Bun
      An Optimal Rotational Invariant Estimator for General Covariance Matrices
    • le matin: mini cours par Gregory Schehr, salle 05

Année 2014-2015

  • Vendredi 10 avril 2015, salle 01
    • 14h30-15h45: Charles Bordenave
      Une nouvelle preuve du théorème de la seconde valeur propre de Friedman
    • 15h45-17h00: Jamal Najim
      Lois locales pour grandes matrices de covariance.
    • le matin: mini-cours sur la combinatoire par Edouard Maurel-Segala
  • Vendredi 13 mars 2015, salle 421 (4eme étage)
  • Vendredi 6 février 2015, salle 01
    • 14h30-15h45: Florent Benaych-Georges
      Version locale du théorème de l'anneau unique
    • 15h45-17h00: Sandrine Péché
      Comportements non universels en Théorie des matrices aléatoires
    • 10h30-12h00: mini-cours sur la méthode des moments en matrices et graphes aléatoires par Camille Male
  • Vendredi 16 janvier 2015, salle 05
  • Vendredi 19 décembre 2014, salle 314
    • 14h30-15h45: Adrien Hardy
      Un théorème central limite pour des processus déterminantaux sur R^d
    • 15h45-17h00: Marc Lelarge
      Local weak convergence, spectral measures and matchings
  • Vendredi 21 novembre 2014, amphi Darboux
    • 14h30-15h45: Oleksiy Khorunzhiy
      Moments des matrices aléatoires fortement diluées et marches de type arbre
      (Moments of strongly diluted random matrices and tree-type walks)
    • 15h45-17h00: Jean Rochet
      Valeurs propres extrêmes de matrices aléatoires non-hermitiennes dans le cas d'une perturbation de rang fini. Sildes: expose_groupetravailmatricesihp.pdf

L'image tout en haut est tirée de https://www.mat.tuhh.de/forschung/aa/forschung.html.

  • mega/start.1518776365.txt.gz
  • Dernière modification : 2018/02/16 11:19
  • de male