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【学术报道】Limiting laws for spiked eigenvalues and largest non-spiked eigenvalues of sample covariances in elliptical distributions

2022年1月25日上午,应bet98傅亿堂数学科学学院统计与金融数学系的邀请,新加坡国立大学统计与应用概率系周望教授为bet98傅亿堂-博艺堂手机版98-首页师生带来题为“Limiting laws for spiked eigenvalues and largest non-spiked eigenvalues of sample covariances in elliptical distributions”的线上专题报告,数科院多位师生参加了本次报告会。

ZHOU Wang,2004年7月起在新加坡国立大学统计系任教,并于2009年1月获终身教授。现为新加坡国立大学正教授。主要研究方向为: random matrices, SLE, high dimensional statistics。近年来发表有较高学术水平的论文七十多篇。其中在概率统计学方面的国际公认的顶尖杂志Annals of Statistics, Journal of American Statistical Association, Biometrika, Annals of Probability, Probability Theory and Related Fields, Annals of Applied Probability上发表论文十余篇。2012获得国际统计学会当选成员(Elected Member of International Statistical Institute)。2021年获得IMS Fellow。

报告会开始,周教授首先分享了非椭球分布情形下随机矩阵特征值和特征向量现有研究理论和方法,然后周教授介绍他们非椭球分布情形下的最新研究成果,包含尖峰和非尖峰特征值以及相应特征向量的极限理论和方法及其在信号处理等方面的应用。周教授报告通过生动形象的语言使听众了解、掌握随机矩阵研究的基本理论、方法以及前沿的研究成果。精彩的报告令在场师生收获颇丰。

最后的互动答疑环节,大家积极提出问题,周教授耐心地一一解答,此次线上报告在热烈的掌声中顺利结束。(数科院供稿)

  • 更新时间

    2022年02月28日 15:51

  • 阅读量

  • 供稿

    数科院

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