Date/heure
5 avril 2018
10:45 - 11:45
Oratrice ou orateur
Ivan Nourdin
Catégorie d'évènement Séminaire Probabilités et Statistique
Résumé
Nous considérerons des matrices de Wishart en grande dimension, dont les coefficients sont des gaussiennes possiblement corrélées. Dans la situation « mémoire courte », nous analyserons la proximité en loi de ces matrices avec l’ensemble gaussien correspondant quand la taille de la matrice tend vers l’infini, au sens de la distance de Wasserstein. Dans la situation « mémoire longue », la situation est tout autre: nous mettrons en évidence la convergence vers une matrice aléatoire, que nous avons appelée matrice de Rosenblatt-Wishart. Cet exposé sera basé sur un travail en collaboration avec Guangqu Zheng (Univ. Luxembourg).