matrizes aleat órias: passeio por fundamentos e aplicações

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Matrizes Aleatórias: Passeio por Fundamentos e Aplicações Marcel Novaes Universidade Federal de São Carlos Departamento de Física

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Matrizes Aleat órias: Passeio por Fundamentos e Aplicações. Marcel Novaes. Departamento de Física. Universidade Federal de São Carlos. Sumário. Surgimento com Wigner e Dyson. Ensembles Gaussianos. Aplicação em Caos Quântico. Outros Ensembles (Wishart-Laguerre, Circular, Jacobi). - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Matrizes Aleatórias: Passeio por Fundamentos e

Aplicações

Marcel Novaes

Universidade Federal de São Carlos

Departamento de Física

Page 2: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Sumário

Surgimento com Wigner e Dyson

Ensembles Gaussianos

Outros Ensembles (Wishart-Laguerre, Circular, Jacobi)

Aplicação em Caos Quântico

Aplicações: Topologia, Combinatória, Teoria de Grupos

Conexão com polinômios ortogonais clássicos

Page 3: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Introdução

Anos 50: Wigner Anos 60: Dyson

Ideia inicial: Hamiltoniana de um núcleo grande é muito complexa

Pode ser trocada por uma matriz aleatória análise estatística do espectro

Os elementos da matriz são sorteados aleatoriamente

Autovalores e autovetores se tornam variáveis aleatórias

Autovalores formam um conjunto de variáveis correlacionadas

Novas distribuições universais = para além da distribuição normal (TCL)

Page 4: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Ensembles Gaussianos

Primeira escolha: Espaço amostral dos elementos

Número reais? Complexos? Quatérnios?

Índice de Dyson: , respectivamente (dimensão do espaço amostral)

Segunda escolha: Distribuição dos elementos

Caso mais simples: variáveis Gaussianas independentes

Formam os famosos GOE, GUE e GSE

(a letra do meio se refere ao grupo de simetria)

Page 5: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Ensembles Gaussianos

Para os três, a densidade é dada por

Grupo de simetria:

Grupos Ortogonal, Unitário e Simplético para GOE, GUE e GSE

Distribuição dos autovalores:

Diagonalização + Integração sobre os autovetores

Resultado:

O Jacobiano é chamado de Vandermonde

Dá origem a uma repulsão entre autovalores próximos

Page 6: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Ensembles Gaussianos

Quantidades derivadas (assintóticas):

Densidade de estados: (Lei do Semicírculo)

Função de correlação:

Espaçamento entre vizinhos: ,..., 232121 EEsEEs ( )

Distribuição do maior autovalor:

(Lei de Tracy-Widom)então

onde q(x) satisfaz uma EDO não-linear (Painlevé II)

Page 7: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Primeira aplicação: Caos Quântico

Exemplo mais simples: partícula na caixa bidimensional

Sistemas regulares:

Sistemas caóticos:

Sistemas dinâmicos clássicos são em geral caóticos

Separação exponencial de condições iniciais (Hiperbolicidade)

Trajetórias longas “cobrem” todo o espaço (Ergodicidade)

Quais as consequências do caos para o problema quântico?

Page 8: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Matrizes Aleatórias em Caos Quântico

Experimento com vibrações de um bloco de quartzo

Experimento com hidrogênio em campo magnético intenso

Simulação numérica para bilhar caótico

1984: Bohigas, Giannoni, Schmit

Mesmo um sistema de poucos graus de liberdade pode ser descrito por matrizes aleatórias, se sua dinâmica clássica for caótica

Evidências sólidas, tanto experimentais quanto numéricas. Por exemplo, P(s):

(Depois disso, explosão: matrizes aleatórias por toda parte)

Simetria ortogonal = Simetria de reversão temporal

Page 9: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Outros Ensembles

Ensemble de Wishart-Laguerre. Matrizes , com H NxM Gaussiana

Usado para modelar: matrizes de covariância, comunicação wireless, econofísica, transporte eletrônico, dinâmica de populações, emaranhamento, etc.

densidade reduzida

Distribuição autovalores:

Densidade de níveis:

(Lei de Marchenko-Pastur)

Maior autovalor: Também Tracy-Widom

Distribuição matrizes:

Page 10: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Outros Ensembles

Ensembles Circulares

Circular Unitary Ensemble, CUE: Grupo Unitário U(N) com medida de Haar

COE: Matrizes Unitárias Simétricas. Isomorfo ao quociente U(N)/O(N)

Usados para modelar matrizes de espalhamento, propagadores

Distribuição autovalores:

Espectro sobre o círculo unitário

Densidade de níveis: constante

Se a função f(H) depende apenas dos autovalores de H, é natural tomar a média sobre os autovetores

Page 11: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Outros Ensembles

Ensembles de Jacobi: JUE, JOE

Em uma situação de espalhamento como esta,

a matriz de espalhamento tem quatro blocos

A matriz é chamada matriz de transmissão

Se ou , então ou

Densidade de níveis: onde

Distribuição de matrizes:

Distribuição de autovalores:

Page 12: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Polinômios ortogonais

Distribuição Polinômios

Hermite

Laguerre

Jacobi

Ortogonalidade

Propriedade do Vandermonde:

Existem muitas matrizes M possíveis. Por exemplo:

Uma consequência: em média, níveis de energia = zeros dos polinômios

Page 13: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Outras Aplicações

Vimos algumas aplicações (Caos Quântico, Espalhamento, Emaranhamento), em que aparecem de fato matrizes que são praticamente aleatórias

Mas a estatística subjacente aparece em situações sem matriz nenhuma

Exemplo 1: Zeros da função de Riemann

Hipótese de Riemann:

Os números tn parecem ter estatística GUE

Exemplo 2: Maior subsequência crescente de permutações

tem L=4

A estatística de L satisfaz Tracy-Widom

(Montgomery ’73, Odlyzko ’92, Keating & Snaith ’01, etc.)

(Baik, Deift & Johansson ‘99)

Page 14: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Aplicação em Topologia

Lei de Wick: Valor médio de produto = produto de valores médios aos pares

Seja o GUE(N) e

Covariância:

Consideremos

Polígono de 2k lados, arestas coladas aos pares

Característica de Euler:

Expansão topológica: (Harer-Zagier, ’86)

Page 15: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Aplicação em Combinatória

Seja o GUE(N) e com

entãoComo

Formulação diagramática: Cada traço vira um vértice

Lei de Wick: Todas as conexões possíveis

Exemplo: Cálculo de discutido anteriormente:

Page 16: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Conclusão: é o número de diagramas com A arestas,

Aplicação em Combinatória

No novo modelo,

Um dado valor de m em produz m vértices

Ao final, teremos para um gráfico com A arestas, m vértices e F faces

Em geral, coisas complicadas

(`t Hooft, ’74)

(Brézin, Itzykson, Parisi, Zuber, ’78)

genus g e kn vértices de grau n

Page 17: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Aplicação em Teoria de Grupos

Seja Então

Prova: Teoria de funções simétricas + Teoria de caracteres

Função de potência

Função de Schur (caracter do grupo unitário)

Caracteres do grupo de permutações

Classe de conjugação

Tamanho do centralizador da classe

Page 18: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Aplicação em Teoria de Grupos

Integral de Itzykson-Zuber:

Pode ser provado de várias formas que

Recentemente,

onde

é função geratriz para certa classe de fatoração de permutações

(Goulden, Guay-Paquet & Novak ’12)

Estreitamente relacionada a uma generalização dos números de Hurwitz

Fornece estatística da condutância de pontos quânticos caóticos

Page 19: Matrizes Aleat órias:  Passeio por Fundamentos e Aplicações

Aplicação em Teoria de Grupos

Produto de elementos de matriz

É preciso que ao final haja apenas módulos quadrados

Os índices k/m devem ser alguma permutação dos i/j

W é chamada função de Weingarten