K-INFO
HU
EN
Login

Eigenvalues of Random Matrices

Véletlen mátrixok sajátértékei
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
Subject name (Hungarian, English)
Véletlen mátrixok sajátértékei
Eigenvalues of Random Matrices
Subject code BMEVISZDV04
Subject type
Training Level
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 2 0 0
type (linked/independent)
Assessment type vizsga
Credits 2
Subject coordinator
DR. Friedl Katalin
position: egyetemi docens
Responsible department
Számítástudományi és Információelméleti Tanszék
Faculty Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Subject website
Primary curriculum type
Direct prerequisites – Strong prerequisite none
Direct prerequisites – Weak prerequisite none
Direct prerequisites – Parallel prerequisite none
Direct prerequisites – Milestone prerequisite none
Direct prerequisites – Exclusion none

Objectives

Programme
Mátrixok osztályozása, főbb tételek: Egerváry, Perron-Frobenius, Courant-Fischer

 

Jordan normálformára hozás, Jordan-index

 

Gráfok spektruma, Laplacian, Fiedler-féle algebrai összefüggőség

 

Csoportosítás sajátvektorok segítségével

 

Valószínűségszámítási és kombinatorikai eszközök: momentum módszer, Catalan szám

 

A Wigner-tétel és bizonyítása

 

Extrém sajátértékek meghatározása

 

Következmények: hatvány módszer, Lovász féle theta függvény aszimptotikus viselkedése

 

Blokk-véletlen mátrixok strukturális sajátértékei

 

Klaszterelemzés

 

Kör-törvény  

 

May-Wigner tétel, blokk-véletlen lineáris differenciálegyenletek

 

Különböző matematikai területek egymásra hatásának bemutatása, különös tekintettel a valószínűségszámítás és a lineáris algebra kapcsolatára. A tárgyalt eredmények fontos következményekkel bírnak különböző tudományterületeken, alkalmazhatók például differenciálegyenletek megoldására vagy klaszterezési feladatoknál. 

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

előadás, ami kiegészül egy egyszeri  MatLab-os laboratóriummal 

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
Lineáris algebra, valószínűség számítás alapjai, kombinatorika
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
Lineáris algebra, valószínűség számítás alapjai, kombinatorika
General rules
Követelmények: a.   A szorgalmi időszakban: - b.   A vizsgaidőszakban: szóbeli vizsga c.   Elővizsga: megállapodás szerint  Pótlási lehetőségek: A tanulmányi és vizsgaszabályzatnak megfelelően. 
Assessment methods
In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

Not provided.

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements
Requirements valid from:
Requirements valid until:
Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.