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Application de la méthode de Stein aux statistiques linéaires des beta-ensembles.

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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.

Dates: 
Wednesday, September 13, 2017 - 10:30
Location: 
Salle de séminaire M3
Speaker(s): 
Gaultier Lambert
Affiliation(s): 
University of Zurich