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Probability Theory and Related Fields (2011) OnlineFirst version to be published in a printed volume soon
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Circular Law Theorem for Random Markov Matrices
Charles Bordenave 1, Pietro Caputo 2, Djalil Chafai ( ) 3
(11/01/2011)

Consider an nxn random matrix X with i.i.d. nonnegative entries with bounded density, mean m, and finite positive variance sigma^2. Let M be the nxn random Markov matrix with i.i.d. rows obtained from X by dividing each row of X by its sum. In particular, when X11 follows an exponential law, then M belongs to the Dirichlet Markov Ensemble of random stochastic matrices. Our main result states that with probability one, the counting probability measure of the complex spectrum of n^(1/2)M converges weakly as n tends to infinity to the uniform law on the centered disk of radius sigma/m. The bounded density assumption is purely technical and comes from the way we control the operator norm of the resolvent.
1 :  Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT)
Université Paul Sabatier - Toulouse III – Université Toulouse le Mirail - Toulouse II – Université des Sciences Sociales - Toulouse I – Institut National des Sciences Appliquées de Toulouse – CNRS : UMR5219
2 :  Dipartimento di Matematica [Roma TRE]
Università degli Studi Roma TRE
3 :  Laboratoire d'Analyse et de Mathématiques Appliquées (LAMA)
CNRS : UMR8050 – Université Paris XII - Paris Est Créteil Val-de-Marne – Université Paris XII - Paris Est Créteil Val-de-Marne
Mathématiques/Probabilités

Mathématiques/Théorie spectrale
Random matrices – Eigenvalues – Spectrum – Stochastic Matrices – Markov chains
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