稀疏实非对称矩阵高斯集合的谱分布

生物和人工神经网络的理论分析（例如神经突触或权重矩阵的建模）需要考虑具有不同矩阵元素排列次序的通用实非对称矩阵集合，如稀疏结构或带状结构。我们采用复杂度参数方法来分析实非对称矩阵的多参数高斯集合的谱统计，并推导实特征值和复特征值的集合平均谱密度。对矩阵元具有任意均值和方差的考虑，使我们能够自由地在集合中实现所需的稀疏性。我们的公式为广泛的稀疏实非对称集合提供了谱统计的通用数学表述，并揭示了它们之间深刻的普遍性。