基本信息
文件名称：随机矩阵理论赋能机器学习：原理、应用与前沿探索.docx
文件大小：48.41 KB
总页数：27 页
更新时间：2025-07-19
总字数：约3.33万字
文档摘要
随机矩阵理论赋能机器学习：原理、应用与前沿探索
一、引言
1.1研究背景与意义
随着科技的迅猛发展，各学科领域对数据处理和分析的需求日益增长，随机矩阵理论（RandomMatrixTheory，RMT）和机器学习（MachineLearning，ML）作为两门极具影响力的理论和技术，分别在数学物理和计算机科学领域取得了显著进展。将随机矩阵理论与机器学习相结合，为解决复杂的数据处理和模型优化问题提供了新的视角和方法，对推动多个学科的发展和解决实际问题具有重要意义。
随机矩阵理论起源于20世纪20年代，最早由Wishart在1928年提出，用于研究随机过程。到了50年