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Russo–Seymour–Welsh estimates for the Kostlan ensemble of random polynomials

Dmitry Beliaev, Stephen Muirhead, Igor Wigman

2021Annales de l Institut Henri Poincaré Probabilités et Statistiques15 citationsDOIOpen Access PDF

Abstract

Partant des prédictions de Bogomolny–Schmit pour les ondes planaires aléatoires, dans les années récentes des relations profondes sont apparues entre les lignes de niveau des champs aléatoires Gaussiens réguliers et la percolation. En théorie de la percolation, un ingrédient clé dans l’analyse de la connectivité globale est la famille des bornes indépendantes en échelle sur les probabilités de croisement dans le régime critique, connues sous le nom d’estimées de Russo–Seymour–Welsh (RSW). De la même façon, établir des estimées du type RSW pour les ensembles nodaux des champs aléatoires Gaussiens est une étape majeure dans la compréhension rigoureuse de ces relations. L’ensemble de Kostlan est un modèle important de polynômes aléatoires homogènes Gaussiens. L’ensemble nodal des polynômes de Kostlan est un modèle naturel pour une hypersurface projective réelle typique, dont la compréhension peut être vu comme une version statistique du 16ème problème de Hilbert. Dans cet article, nous établissons une estimées du type RSW pour les ensembles nodaux des polynômes de Kostlan en dimension 2, montrant ainsi une relation rigoureuse entre les courbes algébriques aléatoires et la percolation. Les estimées sont uniformes en le degré du polynôme, et sont valables dans toutes les échelles pertinentes ; ceci, en particulier, résout la question posée récemment par Beffara–Gayet. Plus généralement, nos arguments conduisent à des estimées RSW pour une large classe d’ensembles Gaussiens de fonctions régulières aléatoires sur la sphère ou sur le tore plat.

Topics & Concepts

MathematicsSmoothnessGaussianCovarianceType (biology)ScalingRandom matrixOrthogonal polynomialsLimit (mathematics)CombinatoricsStatistical physicsPure mathematicsMathematical analysisPhysicsGeometryStatisticsQuantum mechanicsEigenvalues and eigenvectorsEcologyBiologyGeometry and complex manifoldsGeometric Analysis and Curvature FlowsStochastic processes and statistical mechanics
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