Kovács Sebestyén: Random matrices, perturbations and their applications in statistics

Önálló projekt, szakmai gyakorlat II

2023/24 II. félév

Témavezető:
Backhausz Ágnes Mariann (ELTE TTK Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék)

A véletlen mátrixok természetes módon jelennek meg többdimenziós statisztikai vizsgálatokban, a megfigyelésekből származtatott kovarianciamátrixként. Mivel a többdimenziós statisztikai módszerek egy része (például a főkomponens-analízis) a kovarianciamátrix spektrális tulajdonságain, sajátvektorain alapszik, a véletlen mátrixok sajátértékeinek, sajátvektorainak leírása is számos statisztikai feladatban fontos szerepet játszik. Az utóbbi években, évtizedekben ezen a területen belül sok figyelmet kapott az az eset, amikor egy alacsony rangú mátrixon kis véletlen módosításokat hajtunk végre. Itt is kérdés, hogy a sajátértékekben, sajátvektorokban ez milyen változást eredményez. A feladat ezen terület szakirodalmának áttekintése, a statisztikai alkalmazások megismerése, az algoritmusok implementálása különböző adatbázisokon.