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随机矩阵理论是统计学中的一个概念，它有助于理解复杂的系统的行为方式，是一种以数学形式表示具有不可预测性的系统的技术，有助于理解系统的不确定性，以及它们的模型如何影响未来的结果。随机矩阵理论主要用于研究统计信号处理、信道建模、网络安全、机器学习、信号分析、模式识别、系统设计和信号处理等领域。本书共包含五篇文章，内容涉及圆律、自由概率与随机矩阵、随机矩阵理论、数值计算与应用、随机矩阵非渐近理论的最新进展、随机矩阵：威格纳系综的普适性现象等。
作者介绍
目录
Preface
Lecture notes on the circular law
  CHARLES BORDENAVE and DJALIL CHAFAI
Free probability and random matrices
  ALICE GUIONNET
Random matrix theory, numerical computation and applications
  ALAN EDELMAN, BRIAN D.SUTTON, and YUYANG WANG
Recent developments in non-asymptotic theory of random matrices
  MARK R UDELSON
Random matrices: The universality phenomenon for Wigner ensembles
  TERENCE TAO and VAN VU
Index
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