Riemann-Hilbert 方法和随机矩阵谱分析中的 Painleve 渐近

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11201493
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0205.调和分析与逼近论
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

In 1990s, a powerful new technique, termed the Riemann-Hilbert (RH) approach, to obtain asymptotics in the theory of random matrices (RMT) is developed by Deift and Zhou. In the past decade, remarkable progress has been made in RMT via the RH approach. In the ensembles with coalescing critical points, singular behavior appears, which beaks the classical universality. To investigate such singular phenomenon, one needs to develop an uniform approach to resolve the coalescing of multiple critical points in the RH method, which is also of great importance in asymptotics. . Recently, the proposer has resolved the coalescing of the soft edge with the singular point of the weight function in the RH method with certain Painleve XXXIV transcendents. The basic idea of this work maybe developed to apply to other multi-critical coalescing problems. . In this investigate, via an asymptotic study of the model of modified Jacobi unitary ensemble with coalescing critical points, we aim to obtain the Painleve generalization of the classical Bessel kernel and the multi-critical development of the Tracy-Widom formula, by developing an uniform treatment of the RH method to resolve the coalescing of critical points.. The research will certainly contribute to the development of the RH method, the spectral analysis of random matrices and the Painleve transcendents.
Riemann-Hilbert (RH)方法开创了随机矩阵谱分析的新途径,取得了很多深刻的结果。随机矩阵奇点重合系综中,经典谱分布普适性规律不再成立表现出奇异行为,引起了国内外学者的注意;利用RH方法研究奇点重合系综谱分析,需要发展奇点重合一致渐近,这是渐近分析中的重要问题。目前,申请人利用Painleve XXXIV函数很好地解决了RH 方法中软端点与权函数奇点重合问题,为课题研究提供了基础。本课题拟以奇点重合摄动 Jacobi 酉系综奇异行为研究为应用背景,以特殊函数特别是 Painleve 超越函数为主要工具,发展 RH 方法多奇点重合一致渐近,以获得随机矩阵经典 Bessel 核的 Painleve 型发展及经典 Tracy-Widom 公式的多奇点重合发展。该课题研究有助于推动RH 方法、大维随机矩阵谱分析理论及Painleve 超越函数解析理论的深入发展。

结项摘要

Riemann-Hilbert 方法是渐近分析领域的重要进展,开辟了无穷维随机矩阵谱分析新途径。随机矩阵理论中,奇异系综特征值统计行为不满足经典普适性律,引起国内外学者注意。本课题提出以奇点重合摄动 Jacobi 酉系综奇异行为研究为应用背景,以特殊函数特别是Painleve超越函数为主要工具,发展 Riemann-Hilbert 方法多奇点重合一致渐近,以获得随机矩阵经典Bessel核的Painleve型发展及经典 Tracy-Widom 公式的多奇点重合发展。. 做为主要结果, 我们建立了 Painleve III 方程和 Painleve V 方程解析解表示的新普适性类;得到推广的 Tracy-Widom 公式的 Painlevé III 解析解表示; 证明了关于Painlevé II 方程经典Hastings-Mcleod 解解析性质的Novokshenov 猜测。 这些结果发表于《Communication in Mathematical Physics》《Constructive Approximation》《Journal of Approximation Theory》等杂志。. 这些结果在《Physics Rieview E》, 《Int. Math. Res. Notices》,《Journal of Approximation Theory》 等杂志上被他人多次引用,特别地2015年 M. Atkin, T. Claeys 和 F. Mezzadri 推广我们的结果得到高阶Painlevé III 型普适性类。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Uniform asymptotics for discrete orthogonal polynomials on in?nite nodes with an accumulation point
具有累积点的无限节点上离散正交多项式的一致渐近
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Analysis and Applications
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Wu,xiaobo;Lin,yu;徐帅侠;Zhao, yuqiu
  • 通讯作者:
    Zhao, yuqiu
Location of Poles for the Hastings–McLeod Solution to the Second Painleve Equation
第二 Painleve 方程 Hastings McLeod 解的极点位置
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Constructive Approximation
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    黄敏;徐帅侠;张仑
  • 通讯作者:
    张仑
Asymptotics of Landau Constants with Optimal Error Bounds
具有最优误差界的朗道常数的渐近性
  • DOI:
    10.1007/s00365-014-9259-x
  • 发表时间:
    2013-09
  • 期刊:
    Constructive Approximation
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Li, Yutian;Liu, Saiyu;Xu, Shuaixia;Zhao, Yuqiu
  • 通讯作者:
    Zhao, Yuqiu

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

徐帅侠的其他基金

有限温度形变可积核普适类Riemann-Hilbert方法研究
  • 批准号:
    12371257
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    44.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
奇异幺正系综Riemann-Hilbert分析
  • 批准号:
    11571376
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    45.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
关闭
close
客服二维码