La distribuzione degli spazi tra autovalori per le matrici casuali hermitiane

In un articolo precedente abbiamo calcolato lo spazio tra gli autovalori di una matrice reale simmetrica. In questo articolo ripetiamo il calcolo per le matrici complesse hermitiane. Consideriamo una matrice hermitiana $2 \times 2$

$$X = \begin{pmatrix} a & b \\ b^* & c\end{pmatrix}$$

dove $a$ e $c$ sono reali, mentre $b$ è complesso. In maniera del tutto analoga al caso precedente, la distribuzione naturale in questo spazio è data da

$$p(a,b,c) \sim \exp{\pqty{-\frac12 \tr(X X^\dagger)}}$$

che è invariante rispetto alle trasformazioni unitarie $X \to U X U^\dagger$ dove $U U^\dagger = 1$. Abbiamo scelto $X X^\dagger$ (invece che ad esempio $X^2$) perché la densità di probabilità dev’essere positiva, anche se d’altronde in questo caso non cambia nulla perché $X^\dagger=X$ dato che $X$ è hermitiana. Calcolando la traccia e includendo la normalizzazione, abbiamo

$$p(a,b_x, b_y,c) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}^2 \sqrt{\pi}^2} \exp{\pqty{-\frac12 (a^2 + c^2 + 2 b_x^2 + 2b_y^2)}}$$

dove $b = b_x + i b_y$. La differenza degli autovalori è data da

$$\lambda_+-\lambda_- = \sqrt{(a-c)^2+4 \abs{b}^2}$$

Il calcolo pertanto procede esattamente come nel caso precedente. Abbiamo:

$$P(\lambda_+-\lambda_- < s) = \int_{-\infty}^{+\infty}da \, db_x \, db_y \, dc  \frac{1}{\sqrt{2\pi}^2 \sqrt{\pi}^2} \exp{\pqty{-\frac12 (a^2 + c^2 + 2 b_x^2 + 2b_y^2)}} \mathbb{I}((a-c)^2+4b_x^2 + 4b_y^2 < s^2)$$

Ora di nuovo trasformiamo

$$u = \frac{a+c}{2}\quad\quad\quad\quad v = a-c \quad\quad\quad\quad w = 2 b_x \quad\quad\quad\quad z = 2b_y$$

in modo da disaccoppiare $u$ e semplificare l’espressione per gli altri termini. Otteniamo quindi

$$P(\lambda_+-\lambda_- < s) = \int_{-\infty}^{+\infty}dv\, \, dw \, dz   \frac{1}{8\pi\sqrt{\pi}} e^{-\frac14 (v^2 + w^2 + z^2)} \mathbb{I}(v^2+w^2 + z^2 < s^2)$$

A questo punto giungiamo all’unica differenza del calcolo, perché ora trasformiamo $v,w,z$ in coordinate sferiche invece che in coordinate polari, ottenendo

$$P(\lambda_+-\lambda_- < s) = \int_0^s dr\,\int_0^{\pi} d\theta \,\int_0^{2\pi} d\varphi  \frac{1}{8\pi\sqrt{\pi}} r^2 \cos{\theta} e^{-\frac14 r^2} $$

E quindi effettuando le ultime integrazioni otteniamo

$$P(\lambda_+-\lambda_- < s) = \int_0^s dr\,\frac{1}{2\sqrt{\pi}} r^2 e^{-\frac14 r^2} $$

Perciò la distribuzione dei divari degli autovalori di una matrice complessa hermitiana ha densità di probabilità $\frac{1}{2\sqrt{\pi}} r^2 e^{-\frac14 r^2} $. Questa è ad esempio la distribuzione (appropriatamente normalizzata) dei divari tra gli zeri della funzione $\zeta$ di Riemann sufficientemente grandi.

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