1. Interior Eigenvalue Density of Jordan Matrices with Random Perturbations
- Author
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Martin Vogel, Johannes Sjöstrand, Institut de Mathématiques de Bourgogne [Dijon] ( IMB ), Université de Bourgogne ( UB ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Laboratoire de Mathématiques d'Orsay ( LMO ), Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Mats Andersson, Jan Boman, Christer Kiselman, Pavel Kurasov, Ragnar Sigurdsson, Institut de Mathématiques de Bourgogne [Dijon] (IMB), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Franche-Comté (UFC), Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université Bourgogne Franche-Comté [COMUE] (UBFC)-Université de Bourgogne (UB), Laboratoire de Mathématiques d'Orsay (LMO), and Université Paris-Sud - Paris 11 (UP11)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
- Subjects
[ MATH ] Mathematics [math] ,Jordan matrix ,Spectral theory ,Gaussian ,010102 general mathematics ,Mathematical analysis ,Perturbation (astronomy) ,Mathematics::Spectral Theory ,01 natural sciences ,010104 statistics & probability ,Matrix (mathematics) ,symbols.namesake ,symbols ,Random perturbations ,[MATH]Mathematics [math] ,MSC: 47A10, 47B80, 47H40, 47A55 ,0101 mathematics ,Divide-and-conquer eigenvalue algorithm ,Eigenvalue perturbation ,Eigenvalues and eigenvectors ,Non-self-adjoint operators ,Mathematics - Abstract
International audience; We study the eigenvalue distribution of a large Jordan block subject to a small random Gaussian perturbation. A result by E. B. Davies and M. Hager shows that as the dimension of the matrix gets large, with probability close to 1, most of the eigenvalues are close to a circle.We study the expected eigenvalue density of the perturbed Jordan block in the interior of that circle and give a precise asymptotic description.; Nous étudions la distribution de valeurs propres d’un grand bloc de Jordan soumis à une petite perturbation gaussienne aléatoire. Un résultat de E. B. Davies et M. Hager montre que quand la dimension de la matrice devient grande, alors avec probabilité proche de 1, la plupart des valeurs propres sont proches d’un cercle.Nous étudions la répartitions moyenne des valeurs propres à l’intérieur de ce cercle et nous en donnons une description asymptotique précise.
- Published
- 2017
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