Application de la méthode de Stein aux statistiques linéaires des beta-ensembles
Probabilités et Statistique
La méthode de Stein est un outil pour estimer la distance entre une variable aléatoire et, par exemple, une mesure Gaussienne. Dans un premier temps, on présentera un résultat général d’approximation Gaussienne qui est valide pour certaines observables d’une mesure de Gibbs. La condition importante est que l’observable en question soit proche d’être une fonction propre du générateur du processus de Markov associé à la mesure de Gibbs. Ensuite, on discutera une application aux statistiques linéaires de beta-ensembles pour des potentiels extérieurs généraux dans le cas où le support de la mesure d’équilibre est non-critique et connexe. On prendra comme example principal, le cas de l’ensemble Gaussian Unitaire (GUE). Ce travail est en collaboration avec M. Ledoux et C. Webb.
- Accueil
- Annuaire
- Equipes
- Evènements
- Congrès
- Invités
- Séminaires, Groupes de Travail et Colloquium
- Séminaires
- Analyse Complexe et Equations Différentielles
- Analyse Fonctionnelle
- Analyse Numérique et Equations Aux Dérivées Partielles
- Arithmétique
- Formes Automorphes
- Géométrie Algébrique
- Géométrie des espaces singuliers
- Géométrie Dynamique
- Histoire des Mathématiques
- Physique Mathématique
- Probabilités et Statistique
- Singularités et Applications
- Théorie Analytique et Analyse Harmonique
- Topologie
- Colloquium
- Groupes de Travail
- Analyse harmonique et théorie analytique
- Autour des fractales
- Calcul de Malliavin et processus fractionnaires
- Déformations des singularités de surfaces
- Equations aux dérivées partielles
- Extraction du signal
- Fondements mathématiques du deep learning
- Géométrie Non-Archimédienne
- Géométrie Stochastique
- Idéaux de Hodge
- Leçons d'Analyse
- Matrices Aléatoires
- Probabilités
- Statistique et Grande Dimension
- Systèmes Dynamiques
- Topologie
- W-algèbres
- Doctorants et Post-doctorants
- Séminaires
- Soutenances
- Anciens Séminaires et Groupes de Travail
- Formation par la Recherche
- Laboratoire
- Liens utiles
- Projets
- Recrutements
- Services