Введение
2 Эрмитова матричная модель 11
2.1 Введение , 11
2.2 Статистическая сумма как функциональный интеграл 14
2.2.1 Понятие статистической суммы 14
2.2.2 Матричная модель как простейшая струнная модель 16
2.3 Статистическая сумма как D-модуль 18
2.3.1 Понятие статистической суммы 13
2.3.2 Условия Вирасоро для ЭММКР 19
2.3.3 Условия Вирасоро и петлевые операторы 21
2.3.4 Рекуррентное решение условий Вирасоро 23
2.3.5 Независимые переменные затравочного потенциала 28
2.4 О количестве решений 30
2.4.1 Типы зависимости от д 30
2.4.2 Сдвиги переменных t и происхождение параметров /: сверхпростой пример 32
2.4.3 Оператор эволюции и базис в гильбертовом пространстве решений . 33
2.5 Гауссова статистическая сумма 35
2.6 Формулы разложения типа формулы Гивентапя для негауссовых статистических суммКИВ-ДВ 39
2.7 Препотевциал КИВ-ДВ 43
2.8 Непрерывные пределы 49
3 Оператор эволюции 50
3.1 Введение 50
3.2 Корреляционные функции я чек-операторы 53
3.2.1 Полные связные корреляционные функции 53
3.2.2 От корреляторов К к операторам К 54
3.2.3 От К к р - несколько примеров 56
3.2.4 Ог Кар- общие результаты 58
3.2.5 От К о р назад к К и р 60
3.2.6 Операторы, соответствующие числам заполнения 62
3.3 Обращение с оператором у 65
3.3.1 Алгебра, генерируемая d^W{z) и dlR(z) 65
3.3.2 Интегральное представление оператора у и его степеней 66
3.3.3 Модельный пример дальнейших вычислений 67
3.3.4 Распутывание экспонент 67
3.3.5 Действие оператора у и его степеней 68
3.4 Резюме: гипотезы 70
4 Формулы разложения 71
4.1 Введение 71
4.2 Основные ингредиенты 76
4.3 Связь между уравнениями Сонга и Вирасоро 77
4.4 От квадратичного уравнения к линейному 80
5 Заключение 82
6 Приложения
