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远方的人

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我也曾经扪心自问,自己到底想要怎样的生活?从高中后出国留学,前前后后7年的时光里,在亚洲,欧洲都留下了自己的足迹,可我始终没有寻找到答案。直到这两天又重温了《血色浪漫》这部初中时期看过的电视剧,我终于明白了自己想要的就是钟跃民那种自由,随性,不羁的生活。我从来都不期盼什么平淡安稳的人生,也更没有憧憬过老婆,孩子,热炕头的生活。这么多年来,我一直在行走,最初的时候我并没有多么远大的志向,也更不知道自己会走向何处,我只是一步一步地走到了今天。我想我喜欢的人,得陪我活在路上吧。

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★·°遇見、堇色年華 ﹏

【十里桃花】欢喜

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守一个冬 取一场浩荡寒风的暖 关于情爱的书 你翻到下一页 还没有想要的答案 不忍吗? 这样久远的风里 这一道被瑞雪浸润的痂 你年纪这样轻 该是烈酒野马 该是清水天涯 ... 阅读全文

【十里桃花】欢喜

守一个冬
取一场浩荡寒风的暖
关于情爱的书
你翻到下一页
还没有想要的答案
不忍吗?
这样久远的风里
这一道被瑞雪浸润的痂

你年纪这样轻
该是烈酒野马
该是清水天涯

你不是谁的过客
你是长夜里昏黄的灯
睹过一场又一场的欢喜落空
终要有人扑闪着翅
然而内心喜悦
哪怕是一场燎原的火

日渐冷清
要记得归家的路
那宽厚的肩膀是你人生的最初
从前最心切,终须释怀
恍惚人生
你再不要恍惚的过

 

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辛几何&李代数

随机矩阵

随机矩阵

随机矩阵是矩阵给定的类型和大小的 条目包括随机数从指定的分布。随机矩阵理论被认为是&现代工具&用在凯瑟琳的2005部电影中 证明素数理论的一个重要结果证明。对于一个真实元素具有矩阵标准正态分布真正的预期数量,特征值给出了 (1) ... 阅读全文

随机矩阵是矩阵给定的类型和大小的 条目包括随机数从指定的分布。

随机矩阵理论被认为是“现代工具”用在凯瑟琳的2005部电影中 证明素数理论的一个重要结果证明

对于一个真实 随机矩阵元素具有矩阵 标准正态分布 真正的预期数量,特征值给出了

随机矩阵随机矩阵随机矩阵

(1)

随机矩阵随机矩阵随机矩阵

(2)

哪里随机矩阵是一个超几何 功能随机矩阵是一个β 功能(埃德曼等人。1994、埃德曼和kostlan 1994)。随机矩阵具有渐近 行为

随机矩阵

(3)

随机矩阵有 完全概率随机矩阵在复杂的频谱 实特征值随机矩阵矩阵埃德曼(1997),显示

随机矩阵

(4)

这是所有的最小概率随机矩阵美国整个 概率函数的数量在 高斯随机矩阵的谱特征值的预期kanzieper和akemann源(2005)作为

随机矩阵

(5)

哪里

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(6)

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(7)

在(),和运行在所有分区 随机矩阵长度随机矩阵随机矩阵是 对复共轭数特征值,和随机矩阵带状 多项式。此外,()利用频率 表示分区 随机矩阵(kanzieper 和akemann 2005)。争论随机矩阵取决于奇偶校验属于随机矩阵(矩阵维数) 给出

随机矩阵

(8)

哪里随机矩阵是一个 跟踪矩阵随机矩阵是一个随机矩阵 条目矩阵

随机矩阵随机矩阵随机矩阵

(9)

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(10)

随机矩阵随机矩阵 0之间变化随机矩阵随机矩阵随机矩阵这个楼层功能),随机矩阵推广 拉盖尔多项式,和随机矩阵是互补的ERF函数erfc(kanzieper和akemann 2005)。

随机矩阵

埃德曼(1997)证明了随机复杂对特征值的密度随机矩阵一个真正的随机矩阵矩阵的元素是从一 标准正态分布

随机矩阵随机矩阵随机矩阵

(11)

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(12)

随机矩阵 = 0" width="29" height="14" border="0">,在那里随机矩阵是的erfc(互补误差)功能,随机矩阵是的指数函数,和随机矩阵是 上不完全伽玛函数。在整合 上半平面(和 2乘以)给出了复特征值的预期数量

随机矩阵随机矩阵随机矩阵

(13)

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(14)

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(15)

(埃德曼1997)。最初的几个值

随机矩阵随机矩阵随机矩阵

(16)

随机矩阵随机矩阵随机矩阵

(17)

随机矩阵随机矩阵随机矩阵

(18)

随机矩阵随机矩阵随机矩阵

(19)

随机矩阵随机矩阵随机矩阵

(20)

(OEISa052928a093605, a046161)。

Girko的圆法考虑特征值 随机矩阵(可能是复杂的)的一组随机随机矩阵 实矩阵从一个独立和条目 标准正态分布并指出,作为随机矩阵随机矩阵在均匀分布单位圆盘复平面

维格纳的半圆法美国的大随机矩阵实对称矩阵的 元素取自分布满足一定相当的一般性质、分布的特征值是 半圆。

如果随机矩阵矩阵随机矩阵选择 概率1 / 2从一个

随机矩阵随机矩阵随机矩阵

(21)

随机矩阵随机矩阵随机矩阵

(22)

然后

随机矩阵

(23)

哪里随机矩阵(OEISa078416) 随机矩阵表示矩阵光谱 规范(布日罗尔和拉克鲁瓦1985,pp. 11,157;维斯瓦纳特2000)。这是 一样不断出现在随机 斐波那契数列。以下钨 语言代码可以用来估计这个常数。

与[ { n = 100000 }, M =倍[点,identitymatrix [ 2 ], { { 0,1 },{ 1 } }和/ # @  randomchoice [ { 1,1 },{ } ]  ] / / N;日志[ sqrt [最大[【转置矩阵特征值。] ] ] ] /  N  ]

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