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1

United States. Congress. Senate. Committee on Banking, Housing, and Urban Affairs. Subcommittee on Securities and Investment. The implementation and future of decimalized markets : Hearing before the Subcommittee on Securities and Investment of the Committee on Banking, Housing, and Urban Affairs, United States Senate, One Hundred Seventh Congress, first session the current status of implementation of decimal pricing for securities, including an estimation of costs and benefits, May 24, 2001. Washington : U.S. G.P.O., 2002.

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2

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4

Pillai, S. Unnikrishna, et Theodore I. Shim. Spectrum Estimation and System Identification. New York, NY : Springer New York, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4613-8318-5.

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5

Pillai, S. Unnikrishna. Spectrum Estimation and System Identification. New York, NY : Springer New York, 1993.

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6

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Crassidis, John L. Optimal estimation of dynamic systems. Boca Raton : Chapman & Hall/CRC, 2004.

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Czerwin, Benjamin James. Modeling and Estimation for the Renal System. [New York, N.Y.?] : [publisher not identified], 2021.

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Chambers, Marcus J. Estimation of a continuous time dynamic demand system. [Colchester] : University ofEssex, Dept. of Economics, 1989.

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Nash, John C. Nonlinear parameter estimation : An integrated system in BASIC. New York : M. Dekker, 1987.

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Nicol, David. User's guide to the Reliabilty Estimation System Testbed (REST). [Washington, DC : National Aeronautics and Space Administration, 1992.

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Nicol, David M. User's guide to the Reliability Estimation System Testbed (REST). [Washington, DC : National Aeronautics and Space Administration, 1992.

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Kaplan, Jonathan D. Army Research Institute Validation-Estimation System (ARIVES) user's manual. Alexandria, Va : U.S. Army Research Institute for the Behavioral and Social Sciences, 1989.

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Tabrizi, M. H. N. Model estimation and prediction for a water management system. Sheffield : University of Sheffield, Dept. of Control Engineering, 1989.

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IFAC/IFORS Symposium on Identification and System Parameter Estimation. (7th 1985 York, North Yorkshire). Identification and system parameter estimation, 1985 : Proceedings of the seventh IFAC/IFORS Symposium. Oxford [Oxfordshire] : Published for the International Federation of Automatic Control by Pergamon Press, 1985.

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Résumé :
This article describes the application of random matrix theory (RMT) to the estimation of the bipartite entanglement of a quantum system, with particular emphasis on the extreme eigenvalues of Wishart matrices. It first provides an overview of some spectral properties of unconstrained Wishart matrices before introducing the problem of the random pure state of an entangled quantum bipartite system consisting of two subsystems whose Hilbert spaces have dimensions M and N respectively with N ≤ M. The focus is on the smallest eigenvalue which serves as an important measure of entanglement between the two subsystems. The minimum eigenvalue distribution for quadratic matrices is also considered. The article shows that the N eigenvalues of the reduced density matrix of the smaller subsystem are distributed exactly as the eigenvalues of a Wishart matrix, except that the eigenvalues satisfy a global constraint: the trace is fixed to be unity.
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