7 citations to https://www.mathnet.ru/rus/jotp1
  1. П. А. Яськов, “О достаточных условиях в теореме Марченко–Пастура”, Теория вероятн. и ее примен., 68:4 (2023), 813–833  mathnet  crossref  scopus; P. A. Yaskov, “Sufficient conditions for the Marchenko–Pastur theorem”, Theory Probab. Appl., 68:4 (2024), 657–673  mathnet  crossref
  2. Yifu Tang, Claudia Kirch, Jeong Eun Lee, Renate Meyer, “Posterior consistency for the spectral density of non‐Gaussian stationary time series”, Scandinavian J Statistics, 50:3 (2023), 1152  crossref
  3. Pavel Yaskov, “Marchenko–Pastur law for a random tensor model”, Electron. Commun. Probab., 28 (2023), 23–17  mathnet  crossref
  4. П. А. Яськов, “Предельный спектр выборочных ковариационных матриц растущей размерности с граф-зависимыми элементами”, Теория вероятн. и ее примен., 67:3 (2022), 471–488  mathnet  crossref  scopus; P. A. Yaskov, “Limiting spectral distribution for large sample covariance matrices with graph-dependent elements”, Theory Probab. Appl., 67:3 (2022), 375–388  mathnet  crossref
  5. Pavel Yaskov, “Limit of the smallest eigenvalue of a sample covariance matrix for spherical and related distributions”, Springer Proc. Math. Statist., 371 (2021), 229–241  mathnet  crossref  scopus
  6. Jennifer Bryson, Roman Vershynin, Hongkai Zhao, “Marchenko–Pastur law with relaxed independence conditions”, Random Matrices: Theory Appl., 10:04 (2021)  crossref
  7. П. А. Яськов, “О спектре выборочных ковариационных матриц для временных рядов”, Теория вероятн. и ее примен., 62:3 (2017), 542–555  mathnet  crossref  isi  scopus; P. A. Yaskov, “On a spectrum of sample covariation matrices for time series”, Theory Probab. Appl., 62:3 (2018), 432–443  mathnet  crossref