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Journal of Multivariate Analysis 106 (2012) 17-35
Large Deviations for Random Matricial Moment Problems
Jan Nagel, Jens Wagener, Fabrice Gamboa 1, Alain Rouault 2
(04/2012)

We consider the moment space $\mathcal{M}_n^{K}$ corresponding to $p \times p$ complex matrix measures defined on $K$ ($K=[0,1]$ or $K=\D$). We endow this set with the uniform law. We are mainly interested in large deviations principles (LDP) when $n \rightarrow \infty$. First we fix an integer $k$ and study the vector of the first $k$ components of a random element of $\mathcal{M}_n^{K}$. We obtain a LDP in the set of $k$-arrays of $p\times p$ matrices. Then we lift a random element of $\mathcal{M}_n^{K}$ into a random measure and prove a LDP at the level of random measures. We end with a LDP on Carathéodory and Schur random functions. These last functions are well connected to the above random measure. In all these problems, we take advantage of the so-called canonical moments technique by introducing new (matricial) random variables that are independent and have explicit distributions.
1 :  Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT)
Université Paul Sabatier [UPS] - Toulouse III – Université Toulouse le Mirail - Toulouse II – Université des Sciences Sociales - Toulouse I – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Toulouse – CNRS : UMR5219
2 :  Laboratoire de Mathématiques de Versailles (LM-Versailles)
CNRS : UMR8100 – Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines
Mathématiques/Probabilités
Random matrices – moments spaces – canonical moments – large deviations – Carathéodory functions – Schur functions
Lien vers le texte intégral : 
http://fr.arXiv.org/abs/1011.0299

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