MathLabs
定理証明済み

ウィグナーの半円則

内容

Wn=(Xij)1≤i,j≤nW_n = (X_{ij})_{1 \le i,j \le n} を n×nn \times n の実対称(または複素エルミート)ランダム行列の列とし、その上三角成分 XijX_{ij}(i≤ji \le j)は平均 00、非対角成分の分散 11、かつ有界な高次モーメントをもつ独立な確率変数であるとする。λ1≤⋯≤λn\lambda_1 \le \dots \le \lambda_n を 1nWn\frac{1}{\sqrt{n}}W_n の固有値とする。n→∞n \to \infty のとき、経験スペクトル測度 μn=1n∑k=1nδλk\mu_n = \frac{1}{n}\sum_{k=1}^n \delta_{\lambda_k} は密度関数 ρsc(x)=12π4−x2 1[−2,2](x)\rho_{\mathrm{sc}}(x) = \frac{1}{2\pi}\sqrt{4 - x^2}\,\mathbf{1}_{[-2,2]}(x) をもつウィグナー半円分布へ概収束の意味で弱収束する。

なぜ正しいのか?

中心極限定理において、独立な多数の乱数の和が個々の分布によらず普遍的な釣鐘曲線に従うのと同様に、ウィグナーの半円則は、独立なランダム成分で埋められた巨大な対称行列の固有値が、n\sqrt{n} で尺度調整すると普遍的な [−2,2][-2,2] 上の半円形のアーチへと広がることを主張する。

証明の概略

モーメント法により、トレースの期待モーメント ∫xk dμn(x)=1nTr⁡((Wnn)k)=n−1−k/2∑i1,…,ik=1nXi1i2Xi2i3⋯Xiki1\int x^k\,d\mu_n(x) = \frac{1}{n}\operatorname{Tr}\left(\left(\frac{W_n}{\sqrt{n}}\right)^k\right) = n^{-1 - k/2} \sum_{i_1, \dots, i_k = 1}^n X_{i_1 i_2} X_{i_2 i_3} \cdots X_{i_k i_1} を計算する。各項は {1,…,n}\{1, \dots, n\} 上の長さ kk の閉じた歩道に対応する。E[Xij]=0\mathbb{E}[X_{ij}] = 0 より、1度しか通らない辺を含む歩道の期待値は 00 になる。奇数の kk では、n→∞n \to \infty の極限ですべての主要項が消える。偶数の k=2mk = 2m では、n−1−mn^{-1-m} の正規化のもとで生き残る歩道は、m+1m + 1 個の頂点をもつ木の上で mm 本の各辺をちょうど2回ずつ通る歩道のみであり、そのような標準的歩道の総数はカタラン数 Cm=1m+1(2mm)C_m = \frac{1}{m+1}\binom{2m}{m} に等しい。∫−22x2mρsc(x) dx=Cm\int_{-2}^2 x^{2m} \rho_{\mathrm{sc}}(x)\,dx = C_m であり、ρsc\rho_{\mathrm{sc}} はコンパクト台をもつため、モーメントの収束から ρsc\rho_{\mathrm{sc}} への弱収束が一意に定まる。

この定理を使うトピック

関連する定理

ステップごとの証明

この定理のステップごとの証明はまだありません。

参考文献

  1. Eugene P. Wigner (1955). Characteristic Vectors of Bordered Matrices with Infinite Dimensions
  2. Eugene P. Wigner (1958). On the Distribution of the Roots of Certain Symmetric Matrices
  3. Greg W. Anderson, Alice Guionnet, Ofer Zeitouni (2010). An Introduction to Random Matrices