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The method of perpendiculars of finding estimates from below for minimal singular eigenvalues of random matrices

机译:从下面寻找估计的垂直估计的方法,用于随机矩阵的最小奇异特征值

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摘要

The lower bounds for the minimal singular eigenvalue of the matrix are obtained under the G-Lindeberg condition and the G-double stochastic condition for the variances of the matrix entries. The new method is based on the G-method of perpendiculars, the REFORM method, the martingale method, and the theory of canonical spectral equations.
机译:基质的最小奇异特征值的下界是在G-Lindeberg条件下获得的,用于基质条目的差异的G双随机条件。 新方法基于垂直的G-方法,改革方法,鞅方法和规范光谱方程理论。

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