Random Matrices: Theory, Numerical Methods, and Application

Worum geht's

Du erhältst eine Einführung in große Zufallsmatrizen, ihre Eigenwertverteilungen und Eigenwertabstände. Am Ende des Moduls kennst du die grundlegenden Methoden (z. B. Stieltjes-Transform, orthogonale Polynome, Fredholm-Determinanten, freie Wahrscheinlichkeit) und kannst Grenzverteilungen berechnen und auf Modelle in Anwendungen anwenden.

Was du danach kannst

• Grundbegriffe großer Zufallsmatrizen verstehen
• Hauptmethoden zur Bestimmung von Eigenwertverteilungen anwenden
• Grenzverteilungen und Abstände berechnen
• Analytische und numerische Werkzeuge für Anwendungen einsetzen
• Fachliteratur im Gebiet lesen und nutzen können

Aus was das Modul besteht

• VorlesungPräsentation der Inhalte auf der elektronischen Tafel mit demonstrativen Beispielen und Diskussion

Lehrmethode

• Vorlesung auf elektronischer TafelVermittlung der Theorie und demonstrative Beispiele
• Diskussion mit StudierendenVertiefung des Verständnisses und Klärung offener Fragen
• Selbststudium (Aufgaben, Literatur)Ergänzung und Vertiefung der Vorlesungsinhalte