MathLabs
定理已证明

维格纳半圆定律

命题陈述

当 N→∞N \to \infty 时,维格纳矩阵缩放后特征值的经验分布(依概率、依分布)收敛到支撑于 [−2,2][-\sqrt{2}, \sqrt{2}] 上的密度 ρ(x)=1π2−x2\rho(x) = \frac{1}{\pi}\sqrt{2-x^2}。

为什么成立?

H 的高次幂的迹是索引集上闭合游走的求和;由于各元素独立且均值为 0,只有每条边被经过偶数次的路径才能在取期望后存活,而统计这些占主导的路径归结为一个纯组合问题,其答案正是卡塔兰数——恰好是半圆分布的矩。

证明思路

第一步(目标)。支撑于 [−2,2][-\sqrt{2}, \sqrt{2}] 上的半圆密度 ρ(x)=1π2−x2\rho(x) = \frac{1}{\pi}\sqrt{2-x^2} 的矩是卡塔兰数:第 2k2k 阶矩等于 Ck=1k+1(2kk)C_k = \frac{1}{k+1}\binom{2k}{k},且由对称性所有奇数阶矩都为零。因此只需证明缩放后经验特征值分布的矩收敛到同样的数值。

第二步(展开迹)。写出 Tr⁡(H2k)=∑i1,…,i2kHi1i2Hi2i3⋯Hi2ki1\operatorname{Tr}(H^{2k}) = \sum_{i_1,\dots,i_{2k}} H_{i_1 i_2} H_{i_2 i_3} \cdots H_{i_{2k} i_1},即 {1,…,N}\{1,\dots,N\} 上长度为 2k2k 的闭合游走之和。取期望并利用元素独立性,E[Tr⁡(H2k)]\mathbb{E}[\operatorname{Tr}(H^{2k})] 按将 2k2k 个因子两两配对的方式分解为若干项之和,每项是各配对的二阶矩 E[HijHkl]\mathbb{E}[H_{ij}H_{kl}] 的乘积(由于均值为零,奇数阶联合矩为零,未配对的因子也因 E[Hij]=0\mathbb{E}[H_{ij}]=0 而为零)。

第三步(只有不交叉配对在主阶存活)。每种配对方式对应闭合游走边的一种等同方式;一种配对贡献的 NN 的幂次由所访问的不同顶点数决定。计数表明,只有当被等同的边构成 2k2k 个端点的不交叉(平面)配对时,该配对才在 Nk+1N^{k+1} 阶贡献;交叉配对在 NN 中贡献严格更低阶,在除以 Nk+1N^{k+1} 归一化后消失。

第四步(计数并得出结论)。圆周上 2k2k 个点的不交叉配对数恰好是卡塔兰数 Ck=1k+1(2kk)C_k = \frac{1}{k+1}\binom{2k}{k}。因此当 N→∞N \to \infty 时 1NE[Tr⁡((H/N)2k)]→Ck\frac{1}{N}\mathbb{E}[\operatorname{Tr}((H/\sqrt{N})^{2k})] \to C_k,逐项匹配 ρ(x)=1π2−x2\rho(x) = \frac{1}{\pi}\sqrt{2-x^2} 的矩;由于半圆分布由其矩唯一确定,经验谱分布收敛到该分布。

用到此定理的主题

分步证明

该定理暂无分步证明。

参考文献

  1. Alan Edelman, N. Raj Rao (2005). Random matrix theory
  2. Wikipedia contributors (2024). Montgomery's pair correlation conjecture
  3. Wikipedia contributors (2024). Wigner semicircle distribution