对于固定二次多项式$\mathfrak{<trans\; data-src="p">第页</trans>}$在里面n个非交换变量，以及n个独立的$\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}<trans\; data-src="\times ">\times </trans>\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}$复Ginibre矩阵${\mathit{<trans\; data-src="X">X（X）</trans>}}_{\mathrm{<trans\; data-src="1">1</trans>}}^{\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}}<trans\; data-src=",">,</trans><trans\; data-src="\dots ">\dots </trans><trans\; data-src=",">,</trans>{\mathit{<trans\; data-src="X">X（X）</trans>}}_{\mathit{<trans\; data-src="n">n个</trans>}}^{\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}}$，我们建立了特征值的经验测度的收敛性${\mathit{<trans\; data-src="P">P（P）</trans>}}^{\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}}<trans\; data-src="=">=</trans>\mathfrak{<trans\; data-src="p">第页</trans>}<trans\; data-src="(">(</trans>{\mathit{<trans\; data-src="X">X（X）</trans>}}_{\mathrm{<trans\; data-src="1">1</trans>}}^{\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}}<trans\; data-src=",">,</trans><trans\; data-src="\dots ">\dots </trans><trans\; data-src=",">,</trans>{\mathit{<trans\; data-src="X">X（X）</trans>}}_{\mathit{<trans\; data-src="n">n个</trans>}}^{\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}}<trans\; data-src=")">)</trans>$布朗度量$\mathfrak{<trans\; data-src="p">第页</trans>}$评估时间：n个自由独立的圆形元件${\mathit{<trans\; data-src="c">c（c）</trans>}}_{\mathrm{<trans\; data-src="1">1</trans>}}<trans\; data-src=",">,</trans><trans\; data-src="\dots ">\dots </trans><trans\; data-src=",">,</trans>{\mathit{<trans\; data-src="c">c（c）</trans>}}_{\mathit{<trans\; data-src="n">n个</trans>}}$在非交换概率空间中。与以往关于非正态随机矩阵的工作一样，关键的一步是对伪谱进行定量控制${\mathit{<trans\; data-src="P">P（P）</trans>}}^{\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}}$通过Haagerup–Thorbjörnsen将非交换多项式提升为张量的线性化技巧，我们得到了这一结果，这是具有强相依项的模式化块矩阵的最小奇异值的低尾估计。这归结为在有界维矩阵空间中建立随机游动行列式的反集中，为此我们遇到了代数几何性质的新结构障碍。

Pour un polynióme方形$\mathfrak{<trans\; data-src="p">第页</trans>}$英语n个变量非交换n个矩阵$\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}<trans\; data-src="\times ">\times </trans>\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}$基尼布雷复合体${\mathit{<trans\; data-src="X">X（X）</trans>}}_{\mathrm{<trans\; data-src="1">1</trans>}}^{\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}}<trans\; data-src=",">,</trans><trans\; data-src="\dots ">\dots </trans><trans\; data-src=",">,</trans>{\mathit{<trans\; data-src="X">X（X）</trans>}}_{\mathit{<trans\; data-src="n">n个</trans>}}^{\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}}$《国家科学院学报》${\mathit{<trans\; data-src="P">P（P）</trans>}}^{\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}}<trans\; data-src="=">=</trans>\mathfrak{<trans\; data-src="p">第页</trans>}<trans\; data-src="(">(</trans>{\mathit{<trans\; data-src="X">X（X）</trans>}}_{\mathrm{<trans\; data-src="1">1</trans>}}^{\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}}<trans\; data-src=",">,</trans><trans\; data-src="\dots ">\dots </trans><trans\; data-src=",">,</trans>{\mathit{<trans\; data-src="X">X（X）</trans>}}_{\mathit{<trans\; data-src="n">n个</trans>}}^{\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}}<trans\; data-src=")">)</trans>$布朗德博物馆$\mathfrak{<trans\; data-src="p">第页</trans>}$埃瓦莱恩n个éléments循环发行librement indépendants${\mathit{<trans\; data-src="c">c（c）</trans>}}_{\mathrm{<trans\; data-src="1">1</trans>}}<trans\; data-src=",">,</trans><trans\; data-src="\dots ">\dots </trans><trans\; data-src=",">,</trans>{\mathit{<trans\; data-src="c">c（c）</trans>}}_{\mathit{<trans\; data-src="n">n个</trans>}}$dans un espace de probabilityénon-communif（不交换概率）。Comme dans de précédents travaux portant sur des matrix aléatoires non-normals，uneétape cléest d’obtenir un control qualitatif sur le pseudo-spectrite de${\mathit{<trans\; data-src="P">P（P）</trans>}}^{\mathit{<trans\; data-src="N">N个</trans>}}$.由于Haagerup et Thorbjörnsen qui permet de relever les polynómes non-communifs en des tenseurs，诺伊斯获得了控制委员会的结果，即：根据loi de la的队列，加上小瓦勒尔（valeur）singulière d’une矩阵，dotée d'une结构，par blocs，avec des系数，fortement dépendants。塞拉努斯·拉梅纳（Cela nus ramèneétablir l’anti-concentration）倾注了“终结点”（the derminants de marches），“终结”（the aleatoires dans un espace de matrix de dimension bornée），倾注了更少的“新的自然障碍”（the nature algèbrico-géométriques）。