我在尝试一些凸优化时遇到了一个奇怪的问题。问题是:
假设我随机(比如标准正态分布)生成一个对称矩阵,(例如,我生成上三角矩阵,并填充下半部分以确保它是对称的),它是正定的机会是多少矩阵?有没有办法计算概率?
我在尝试一些凸优化时遇到了一个奇怪的问题。问题是:
假设我随机(比如标准正态分布)生成一个对称矩阵,(例如,我生成上三角矩阵,并填充下半部分以确保它是对称的),它是正定的机会是多少矩阵?有没有办法计算概率?
如果您的矩阵是从标准正态 iid 条目中提取的,则为正定的概率约为,例如,如果,则概率为 1/1000,并且在那之后下降得很快。您可以在此处找到有关此问题的扩展讨论。
您可以通过接受矩阵的特征值分布近似于Wigner semicircle来稍微直观地得出这个答案,它关于零对称。如果特征值都是独立的,那么通过这种逻辑,您将有的正定机会。实际上,由于特征值之间的相关性和控制特征值大偏差(特别是最小和最大偏差)的规律,具体来说,随机特征值非常类似于带电粒子,并且不喜欢彼此靠近,因此它们相互排斥(奇怪的是具有与带电粒子相同的势场,,其中是相邻特征值之间的距离)。因此,要求他们都持积极态度将是一个非常高的要求。
此外,由于随机矩阵理论中的普遍性定律,我强烈怀疑上述概率可能对于基本上任何“合理”随机矩阵都是相同的,具有有限均值和标准偏差的 iid 条目。