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Spectre de matrices de permutation aléatoires / Spectrum of random permutation matrices

Bahier, Valentin 05 July 2018 (has links)
Dans cette thèse, nous nous intéressons à des matrices aléatoires en lien avec des permutations. Nous abordons l'étude de leurs spectres de plusieurs manières, et à différentes échelles d'observation. Dans un premier temps, nous prolongeons l'étude de Wieand à propos des nombres de valeurs propres appartenant à certains arcs fixés du cercle unité. Pour cela nous tirons parti des travaux réalisés par Ben Arous et Dang sur les statistiques linéaires du spectre de matrices de permutation pour une famille de lois à un paramètre englobant le cas de la loi uniforme sur le groupe symétrique, appelée famille des lois d'Ewens. Une partie innovante de notre travail réside dans la généralisation à des arcs non nécessairement fixés. Nous obtenons en effet des résultats similaires en autorisant les longueurs des arcs à décroître lentement vers zéro avec la taille des matrices. Dans un deuxième temps, nous regardons le spectre à échelle microscopique. En nous inspirant des travaux de Najnudel et Nikeghbali en rapport avec la convergence de mesures empiriques des angles propres normalisés, nous commençons par donner un sens à la convergence en terme de comptages de points sur des intervalles fixés. A partir du processus ponctuel limite, nous montrons que le nombre de points dans un intervalle a des fluctuations asymptotiquement gaussiennes lorsque la longueur de l'intervalle tend vers l'infini. Enfin, nous adaptons certains résultats de Chhaibi, Najnudel et Nikeghbali sur le polynôme caractéristique de matrices du CUE à échelle microscopique, et les développons dans notre cadre. De manière analogue mais avec d'autres techniques de preuves, nous obtenons des convergences des polynômes caractéristiques vers des fonctions entières, et cela pour une grande famille de lois pour le tirage des permutations, incluant les lois d'Ewens. / In this thesis, our goal is to study random matrices related to permutations. We tackle the study of their spectra in various ways, and at different scales. First, we extend the work of Wieand about the numbers of eigenvalues lying in some fixed arcs of the unit circle. We take advantage of the results of Ben Arous and Dang on the linear statistics of the spectrum of permutation matrices for a one-parameter family of deformations of the uniform law on the symmetric group, called Ewens' measures. One of the most innovative parts of our work is the generalization to non-fixed arcs. Indeed we get similar results when we let the lengths of the arcs decrease to zero slower than 1/n. Then, we look at the spectrum at microscopic scale. Inspired by the work of Najnudel and Nikeghbali about the convergence of empirical measures of rescaled eigenangles, we give a meaning to the convergence in terms of indicator functions of intervals. From the limiting point process, we show that the number of points in any interval is asymptotically normal as the length of the interval goes to infinity. Finally, we adapt some results of Chhaibi, Najnudel and Nikeghbali on the characteristic polynomial of the CUE at microscopic scale, and develop them in our framework. Analogously but with different techniques of proof, we get that the characteristic polynomials converge to entire functions, and this for a large family of laws including the Ewens' measures.
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États aléatoires, théorie quantique de l'information et probabilités libres

Nechita, Ion 24 March 2009 (has links) (PDF)
Cette thèse se trouve à l'intersection de la théorie des matrices aléatoires, des probabilités libres et de la théorie de l'information quantique. La plus grande partie des travaux présentés se concentrent sur les aspects probabilistes de l'information quantique et, en particulier, sur l'usage des matrices aléatoires dans différents modèles en théorie quantique. Une autre partie de cette thèse est dédiée à la théorie des probabilités libres et à ses liens avec les matrices aléatoires et l'information quantique. En théorie quantique de l'information, il existe différents modèles de matrices densités aléatoires. On s'intéresse, dans l'esprit de la théorie des matrices aléatoires, au comportement asymptotique des matrices densités, dans la limite où la taille du système converge vers l'infini. Le point de vue pris dans cette thèse est celui des systèmes quantiques ouverts, où l'espace qui nous intéresse est couplé avec l'environnement et le système composé se trouve dans un état pur uniforme. En prenant la trace partielle sur l'environnement, on obtient des matrices densités aléatoires que l'on étudie dans deux régimes asymptotiques. En exploitant des liens avec l'ensemble des matrices aléatoires dites de Wishart, on obtient les densités spectrales limites et les fluctuations des valeurs propres extrémales. En collaboration avec Clément Pellegrini, on étudie des interactions répétées entre un système quantique et une chaîne de systèmes auxiliaires. Nous avons introduit des éléments aléatoires dans ce modèle, soit en considérant que les états de la chaîne sont des variables indépendantes et identiquement distribuées, soit en choisissant, à chaque interaction, une matrice unitaire d'interaction aléatoire uniforme. On s'intéresse aux propriétés asymptotiques des matrices, après un grand nombre d'interactions. Au passage, on introduit un nouveau modèle de matrices densités aléatoires que l'on compare avec les modèles existants dans la littérature. Un problème qui occupe une place centrale dans cette thèse est la conjecture de Nielsen sur la catalyse en théorie quantique de l'information. En collaboration avec Guillaume Aubrun, nous avons progressé vers la preuve de cette conjecture et nous l'avons par la suite généralisée dans différentes directions. L'outil principal utilisé dans ces travaux nous vient de la théorie des probabilités : la théorie des grandes déviations nous permet de comparer stochastiquement des puissances de convolution des mesures de probabilités. Les techniques introduites et le lien avec la théorie des grandes déviations nous ont permis de voir ce problème sous un autre angle et de donner aux théoriciens de l'information quantique un outil de travail puissant. Enfin, toujours en lien avec les matrices aléatoires, cette thèse a donné lieu à deux travaux en probabilités libres. Les ensembles de matrices aléatoires sont des exemples importants et simples où l'on peut observer l'indépendance libre; il est donc naturel de se demander s'il est possible d'obtenir la notion de liberté avec des matrices déterministes. Une telle construction a été proposée par Philippe Biane, en utilisant des sommes de transpositions dans l'algèbre du groupe symétrique. Avec Florent Benaych-Georges, on a pu généraliser les résultats de P. Biane à des cycles quelconques. Notre approche est combinatoire ce qui nous a permis d'aboutir à des formules explicites pour les moments et les cumulants libres des variables à la limite. Grâce à cette même approche nous avons élaboré un modèle analogue en probabilités classiques en remplaçant le groupe symétrique par le groupe abélien des parties d'un ensemble fini, muni de l'opération de différence symétrique. En collaboration avec Stéphane Attal, nous avons construit une approximation de l'espace de Fock libre (qui joue un rôle central en théorie des probabilités non-commutatives) par un produit libre dénombrable d'espaces discrets. Cette idée généralise au cas libre une construction similaire pour l'espace de Fock symétrique, introduite et étudié par S. Attal. En même temps nous avons obtenu une approximation des opérateurs fondamentaux de création, d'annihilation et de jauge par des opérateurs construits à partir des matrices de taille 2. En utilisant ces constructions sont ensuite utilisées pour retrouver quelques approximations connues du mouvement brownien libre et du processus de Poisson libre. Tous ces résultats se généralisent au cas des espaces de Fock de multiplicité supérieure, qui permettent d'approcher des processus multidimensionnels. En conclusion, l'ensemble des travaux scientifiques présentés dans cette thèse se situe à l'intersection de trois grandes directions: les matrices aléatoires, les probabilités libres et la théorie quantique de l'information, l'accent étant mis sur les interactions et sur les liens entre ces domaines.
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Random Matrix Theory with Applications in Statistics and Finance

Saad, Nadia Abdel Samie Basyouni Kotb 22 January 2013 (has links)
This thesis investigates a technique to estimate the risk of the mean-variance (MV) portfolio optimization problem. We call this technique the Scaling technique. It provides a better estimator of the risk of the MV optimal portfolio. We obtain this result for a general estimator of the covariance matrix of the returns which includes the correlated sampling case as well as the independent sampling case and the exponentially weighted moving average case. This gave rise to the paper, [CMcS]. Our result concerning the Scaling technique relies on the moments of the inverse of compound Wishart matrices. This is an open problem in the theory of random matrices. We actually tackle a much more general setup, where we consider any random matrix provided that its distribution has an appropriate invariance property (orthogonal or unitary) under an appropriate action (by conjugation, or by a left-right action). Our approach is based on Weingarten calculus. As an interesting byproduct of our study - and as a preliminary to the solution of our problem of computing the moments of the inverse of a compound Wishart random matrix, we obtain explicit moment formulas for the pseudo-inverse of Ginibre random matrices. These results are also given in the paper, [CMS]. Using the moments of the inverse of compound Wishart matrices, we obtain asymptotically unbiased estimators of the risk and the weights of the MV portfolio. Finally, we have some numerical results which are part of our future work.
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G-Varieties and the Principal Minors of Symmetric Matrices

Oeding, Luke 2009 May 1900 (has links)
The variety of principal minors of nxn symmetric matrices, denoted Zn, can be described naturally as a projection from the Lagrangian Grassmannian. Moreover, Zn is invariant under the action of a group G C GL(2n) isomorphic to (SL(2)xn) x Sn. One may use this symmetry to study the defining ideal of Zn as a G-module via a coupling of classical representation theory and geometry. The need for the equations in the defining ideal comes from applications in matrix theory, probability theory, spectral graph theory and statistical physics. I describe an irreducible G-module of degree 4 polynomials called the hyperdeterminantal module (which is constructed as the span of the G-orbit of Cayley's hyperdeterminant of format 2 x 2 x 2) and show that it that cuts out Zn set theoretically. This result solves the set-theoretic version of a conjecture of Holtz and Sturmfels and gives a collection of necessary and sufficient conditions for when it is possible for a given vector of length 2n to be the principal minors of a symmetric n x n matrix. In addition to solving the Holtz and Sturmfels conjecture, I study Zn as a prototypical G-variety. As a result, I exhibit the use of and further develop techniques from classical representation theory and geometry for studying G-varieties.
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États aléatoires, théorie quantique de l'information et probabilités libres / Random states, quantum information theory and free probability

Nechita, Ion 24 March 2009 (has links)
Cette thèse se trouve à l'intersection de la théorie des matrices aléatoires, des probabilités libres et de la théorie de l'information quantique. La plus grande partie des travaux présentés se concentrent sur les aspects probabilistes de l'information quantique et, en particulier, sur l'usage des matrices aléatoires dans différents modèles en théorie quantique. Une autre partie de cette thèse est dédiée à la théorie des probabilités libres et à ses liens avec les matrices aléatoires et l'information quantique. En théorie quantique de l'information, il existe différents modèles de matrices densités aléatoires. On s'intéresse, dans l'esprit de la théorie des matrices aléatoires, au comportement asymptotique des matrices densités, dans la limite où la taille du système converge vers l'infini. Le point de vue pris dans cette thèse est celui des systèmes quantiques ouverts, où l'espace qui nous intéresse est couplé avec l'environnement et le système composé se trouve dans un état pur uniforme. En prenant la trace partielle sur l'environnement, on obtient des matrices densités aléatoires que l'on étudie dans deux régimes asymptotiques. En exploitant des liens avec l'ensemble des matrices aléatoires dites de Wishart, on obtient les densités spectrales limites et les fluctuations des valeurs propres extrémales. En collaboration avec Clément Pellegrini, on étudie des interactions répétées entre un système quantique et une chaîne de systèmes auxiliaires. Nous avons introduit des éléments aléatoires dans ce modèle, soit en considérant que les états de la chaîne sont des variables indépendantes et identiquement distribuées, soit en choisissant, à chaque interaction, une matrice unitaire d'interaction aléatoire uniforme. On s'intéresse aux propriétés asymptotiques des matrices, après un grand nombre d'interactions. Au passage, on introduit un nouveau modèle de matrices densités aléatoires que l'on compare avec les modèles existants dans la littérature. Un problème qui occupe une place centrale dans cette thèse est la conjecture de Nielsen sur la catalyse en théorie quantique de l'information. En collaboration avec Guillaume Aubrun, nous avons progressé vers la preuve de cette conjecture et nous l'avons par la suite généralisée dans différentes directions. L'outil principal utilisé dans ces travaux nous vient de la théorie des probabilités : la théorie des grandes déviations nous permet de comparer stochastiquement des puissances de convolution des mesures de probabilités. Les techniques introduites et le lien avec la théorie des grandes déviations nous ont permis de voir ce problème sous un autre angle et de donner aux théoriciens de l'information quantique un outil de travail puissant. Enfin, toujours en lien avec les matrices aléatoires, cette thèse a donné lieu à deux travaux en probabilités libres. Les ensembles de matrices aléatoires sont des exemples importants et simples où l'on peut observer l'indépendance libre; il est donc naturel de se demander s'il est possible d'obtenir la notion de liberté avec des matrices déterministes. Une telle construction a été proposée par Philippe Biane, en utilisant des sommes de transpositions dans l'algèbre du groupe symétrique. Avec Florent Benaych-Georges, on a pu généraliser les résultats de P. Biane à des cycles quelconques. Notre approche est combinatoire ce qui nous a permis d'aboutir à des formules explicites pour les moments et les cumulants libres des variables à la limite. Grâce à cette même approche nous avons élaboré un modèle analogue en probabilités classiques en remplaçant le groupe symétrique par le groupe abélien des parties d'un ensemble fini, muni de l'opération de différence symétrique. En collaboration avec Stéphane Attal, nous avons construit une approximation de l'espace de Fock libre (qui joue un rôle central en théorie des probabilités non-commutatives) par un produit libre dénombrable d'espaces discrets. Cette idée généralise au cas libre une construction similaire pour l'espace de Fock symétrique, introduite et étudié par S. Attal. En même temps nous avons obtenu une approximation des opérateurs fondamentaux de création, d'annihilation et de jauge par des opérateurs construits à partir des matrices de taille 2. En utilisant ces constructions sont ensuite utilisées pour retrouver quelques approximations connues du mouvement brownien libre et du processus de Poisson libre. Tous ces résultats se généralisent au cas des espaces de Fock de multiplicité supérieure, qui permettent d'approcher des processus multidimensionnels. En conclusion, l'ensemble des travaux scientifiques présentés dans cette thèse se situe à l'intersection de trois grandes directions: les matrices aléatoires, les probabilités libres et la théorie quantique de l'information, l'accent étant mis sur les interactions et sur les liens entre ces domaines. / This thesis is at the intersection of random matrix theory, free probability and quantum information theory. In quantum information theory, there exist several models for random density matrices. Much in the spirit of random matrix theory, we analyze the asymptotic behavior of density matrices when the size of the systems converge to infinity. We also propose a new model of random density matrices that we compare to the existing models. A central problem studied in this thesis is Nielsen's conjecture on quantum catalysis. We make important progress towards the solution of this conjecture by using a probabilistic tool, large deviation theory. We generalize some work of P. Biane on a permutations model for asymptotic freeness by replacing transpositions by cycles of arbitrary length. We also propose an analogue model in classical probability by replacing the symmetric group by the abelian group of subsets of a finite set endowed with the symmetric difference operation. Finally, we construct an approximation of the free Fock space by a countable free product of discrete spaces. We use this result to recover known approximations of the free Brownian motion and the free Poisson process
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Random Matrix Theory with Applications in Statistics and Finance

Saad, Nadia Abdel Samie Basyouni Kotb 22 January 2013 (has links)
This thesis investigates a technique to estimate the risk of the mean-variance (MV) portfolio optimization problem. We call this technique the Scaling technique. It provides a better estimator of the risk of the MV optimal portfolio. We obtain this result for a general estimator of the covariance matrix of the returns which includes the correlated sampling case as well as the independent sampling case and the exponentially weighted moving average case. This gave rise to the paper, [CMcS]. Our result concerning the Scaling technique relies on the moments of the inverse of compound Wishart matrices. This is an open problem in the theory of random matrices. We actually tackle a much more general setup, where we consider any random matrix provided that its distribution has an appropriate invariance property (orthogonal or unitary) under an appropriate action (by conjugation, or by a left-right action). Our approach is based on Weingarten calculus. As an interesting byproduct of our study - and as a preliminary to the solution of our problem of computing the moments of the inverse of a compound Wishart random matrix, we obtain explicit moment formulas for the pseudo-inverse of Ginibre random matrices. These results are also given in the paper, [CMS]. Using the moments of the inverse of compound Wishart matrices, we obtain asymptotically unbiased estimators of the risk and the weights of the MV portfolio. Finally, we have some numerical results which are part of our future work.
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Boolean factor analysis a review of a novel method of matrix decomposition and neural network Boolean factor analysis /

Upadrasta, Bharat. January 2009 (has links)
Thesis (M.S.)--State University of New York at Binghamton, Thomas J. Watson School of Engineering and Applied Science, Department of Systems Science and Industrial Engineering, 2009. / Includes bibliographical references.
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Unstructured PEEC formulations considering resistive, inductive and capacitive effects for power electronics / Formulations PEEC non-structuré modélisant les effets résistifs, inductifs et capacitifs pour l'électronique de puissance

Siau, Jonathan 15 December 2016 (has links)
La méthode PEEC classique repose sur une méthode intégrale semi-analytique pour permettre la détermination d'un schéma électrique équivalent à l'aide de constantes localisées. Cette méthode est particulièrement bien adaptée pour la modélisation de régions conductrices du type filaire. S'il est possible actuellement de prendre en compte dans cette méthode des régions minces conductrices, cette approche demeure limitée et insatisfaisante. En effet, des contraintes très fortes pèsent sur les maillages qu'il est possible de traiter (discrétisation des géométries en quadrangles) et l'approche est limitée en fréquence (pas d'effet capacitif). L'objectif de cette thèse est d'introduire les effets capacitifs mais aussi magnétiques dans la méthode PEEC afin d'accéder à un outil général, performant et utilisable au niveau industriel. En particulier, la généralité de la formulation et sa flexibilité devrait permettre une utilisation simple à l'utilisateur du logiciel InCa3D non expert en méthode numérique. Le travail consistera donc à : • Consolider les travaux précédents par l'élargissement de l'approche, notamment en introduisant les effets capacitifs et magnétiques dans les formulations. • Proposer des méthodes de compressions matricielles adaptées pour limiter les temps de calcul et sauvegarder de la mémoire. / The classical method PEEC is based on a semi-analytical integral method to construct an equivalent electric circuit using lumped components. This method is particularly well-suited to modelise filiform conductors. It is actually possible to consider thin conductive regions with this method, but it's still limited and unsatisfactory. In fact, the meshes that can be used are very constrained (geometrically discretized by quadrangles) and the frequency approach is limited (capacitive effect is neglected). The aim of this thesis is to introduce the capacitive and magnetic effects into the method PEEC to get a general tool, efficient and usable at the industry level. Particularly, the generality of the formulation and its flexibility should enable a simple use of the software InCad3D for non-expert user on numerical methods. The work consists in : • Improving the last works by introducing the capacitive and magnetic effects in the formulations. • Suggesting some methods of matricial compression to improve the efficiency of the computation, and to lower the needed memory.
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Isospectral algorithms, Toeplitz matrices and orthogonal polynomials

Webb, Marcus David January 2017 (has links)
An isospectral algorithm is one which manipulates a matrix without changing its spectrum. In this thesis we study three interrelated examples of isospectral algorithms, all pertaining to Toeplitz matrices in some fashion, and one directly involving orthogonal polynomials. The first set of algorithms we study come from discretising a continuous isospectral flow designed to converge to a symmetric Toeplitz matrix with prescribed eigenvalues. We analyse constrained, isospectral gradient flow approaches and an isospectral flow studied by Chu in 1993. The second set of algorithms compute the spectral measure of a Jacobi operator, which is the weight function for the associated orthogonal polynomials and can include a singular part. The connection coefficients matrix, which converts between different bases of orthogonal polynomials, is shown to be a useful new tool in the spectral theory of Jacobi operators. When the Jacobi operator is a finite rank perturbation of Toeplitz, here called pert-Toeplitz, the connection coefficients matrix produces an explicit, computable formula for the spectral measure. Generalisation to trace class perturbations is also considered. The third algorithm is the infinite dimensional QL algorithm. In contrast to the finite dimensional case in which the QL and QR algorithms are equivalent, we find that the QL factorisations do not always exist, but that it is possible, at least in the case of pert-Toeplitz Jacobi operators, to implement shifts to generate rapid convergence of the top left entry to an eigenvalue. A fascinating novelty here is that the infinite dimensional matrices are computed in their entirety and stored in tailor made data structures. Lastly, the connection coefficients matrix and the orthogonal transformations computed in the QL iterations can be combined to transform these pert-Toeplitz Jacobi operators isospectrally to a canonical form. This allows us to implement a functional calculus for pert-Toeplitz Jacobi operators.
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Random Matrix Theory with Applications in Statistics and Finance

Saad, Nadia Abdel Samie Basyouni Kotb January 2013 (has links)
This thesis investigates a technique to estimate the risk of the mean-variance (MV) portfolio optimization problem. We call this technique the Scaling technique. It provides a better estimator of the risk of the MV optimal portfolio. We obtain this result for a general estimator of the covariance matrix of the returns which includes the correlated sampling case as well as the independent sampling case and the exponentially weighted moving average case. This gave rise to the paper, [CMcS]. Our result concerning the Scaling technique relies on the moments of the inverse of compound Wishart matrices. This is an open problem in the theory of random matrices. We actually tackle a much more general setup, where we consider any random matrix provided that its distribution has an appropriate invariance property (orthogonal or unitary) under an appropriate action (by conjugation, or by a left-right action). Our approach is based on Weingarten calculus. As an interesting byproduct of our study - and as a preliminary to the solution of our problem of computing the moments of the inverse of a compound Wishart random matrix, we obtain explicit moment formulas for the pseudo-inverse of Ginibre random matrices. These results are also given in the paper, [CMS]. Using the moments of the inverse of compound Wishart matrices, we obtain asymptotically unbiased estimators of the risk and the weights of the MV portfolio. Finally, we have some numerical results which are part of our future work.

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