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August 2009 Poisson convergence for the largest eigenvalues of heavy tailed random matrices
Antonio Auffinger, Gérard Ben Arous, Sandrine Péché
Ann. Inst. H. Poincaré Probab. Statist. 45(3): 589-610 (August 2009). DOI: 10.1214/08-AIHP188

Abstract

We study the statistics of the largest eigenvalues of real symmetric and sample covariance matrices when the entries are heavy tailed. Extending the result obtained by Soshnikov in (Electron. Commun. Probab. 9 (2004) 82–91), we prove that, in the absence of the fourth moment, the asymptotic behavior of the top eigenvalues is determined by the behavior of the largest entries of the matrix.

On étudie la loi des plus grandes valeurs propres de matrices aléatoires symétriques réelles et de covariance empirique quand les coefficients des matrices sont à queue lourde. On étend le résultat obtenu par Soshnikov dans (Electron. Commun. Probab. 9 (2004) 82–91) et on montre que le comportement asymptotique des plus grandes valeurs propres est déterminé par les plus grandes entrées de la matrice.

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Antonio Auffinger. Gérard Ben Arous. Sandrine Péché. "Poisson convergence for the largest eigenvalues of heavy tailed random matrices." Ann. Inst. H. Poincaré Probab. Statist. 45 (3) 589 - 610, August 2009. https://doi.org/10.1214/08-AIHP188

Information

Published: August 2009
First available in Project Euclid: 4 August 2009

zbMATH: 1177.15037
MathSciNet: MR2548495
Digital Object Identifier: 10.1214/08-AIHP188

Subjects:
Primary: 15A52 , 60G55 , 62G32

Keywords: Extreme values , heavy tails , Largest eigenvalues statistics , random matrices

Rights: Copyright © 2009 Institut Henri Poincaré

Vol.45 • No. 3 • August 2009
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