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讲座：基于因子模型的高维降秩时间序列估计（英）

讲座题目基于因子模型的高维降秩时间序列估计（英）主办单位数理与统计学院协办单位数理与统计学院讲座时间2024-12-14主讲人张荣茂讲座地点行政楼506主讲人简介张荣茂，浙江工商大学特聘教授，现为浙江省现场统计研究所副理事长，多元分析应用专业委员会副理事长，全国概率统计学会理事。主要从事非平稳金融时间序列和高维空间计量经济模型的理论与应用研究，已发论文60多篇，2015年获浙江省杰出青年基金，主持浙江省重点基金项目1项、国家自然科学基金4项和省部级基金项目等讲座内容简介高维时间序列在现实生活中很常见。降低秩方法是分析高维多响应时间序列的重要工具。在这篇论文中，我们基于因子模型开发了一种新的、强大的方法来估计多响应降秩时间序列的系数矩阵。

2024-12-11
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讲座：求解凸优化问题的自适应Barzilai-Borwein方法

讲座题目求解凸优化问题的自适应Barzilai-Borwein方法主办单位数理与统计学院协办单位数理与统计学院讲座时间2024-12-14主讲人杨俊锋讲座地点行政楼506主讲人简介杨俊锋，南京大学数学学院教授,主要从事最优化计算方法及其应用研究，代表作发表在SIAM系列、MathematicsofComputation等，开发图像去模糊软代码包FTVd,压缩感知一模解码代码包YALL1等。2016年获中国运筹学会青年科技奖，2012年入选教育部新世纪优秀人才支持计划讲座内容简介本报告提出了一种基于Barzilai-Borwein步长的自适应梯度方法。该算法无需线搜索和参数设置，可用于求解梯度算子局部李普希茨连续的无约束凸优化问题。我们建立了点列收敛性和目标函数值的收敛速率。

2024-12-11
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讲座：基于图的稀疏线性回归平方根估计（英）

讲座题目基于图的稀疏线性回归平方根估计（英）主办单位数理与统计学院协办单位数理与统计学院讲座时间2024-12-14主讲人肖运海讲座地点行政楼506主讲人简介肖运海，河南大学教授，博士生导师，河南省特聘教授，河南省杰出青年基金获得者，研究方向为统计优化。主研国家自然科学基金项目4项，作为骨干成员参加973计划项目1项。发表论文60余篇。讲座内容简介稀疏线性回归是统计学领域的一个经典问题，它与优化、计算和机器学习有着深刻的联系和高度的交叉。为了有效处理高维数据、真实噪声的多样性和估计噪声标准差的挑战，我们提出了一种新颖且通用的基于图的平方根估计（GSRE）模型用于稀疏线性回归。

2024-12-11
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讲座：高维分类的标签漂移鲁棒联邦特征筛选（英）

讲座题目高维分类的标签漂移鲁棒联邦特征筛选（英）主办单位数理与统计学院协办单位数理与统计学院讲座时间2024-12-14主讲人孙怡帆讲座地点行政楼506主讲人简介孙怡帆，中国人民大学吴玉章青年学者，统计学院教授，博士生导师，数理统计系系主任，教育部人文社会科学重点研究基地应用统计研究中心研究员，全国工业统计学教学研究会常务理事、中国统计教育学会理事。发表学术论文40余篇，主持国家自然科学基金、教育部人文社科基金，获教学标兵、北京市高等教育教学成果一等奖等奖励讲座内容简介分布式和联邦学习是处理大型数据集高维分类的重要工具。本文提出了一个统一现有筛选方法的通用框架，并提出了一种新颖的实用程序——基于标签偏移的鲁棒联邦特征筛选（LR-FFS），以及与其相关的联邦估计过程。该框架便于对方法进行统一分析，并有效减轻了标签偏移的影响。

2024-12-11
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讲座：综合交通流预测与拥堵分析：探索基于物理约束的多视图聚类(英)

讲座题目综合交通流预测与拥堵分析：探索基于物理约束的多视图聚类(英)主办单位数理与统计学院协办单位数理与统计学院讲座时间2024-12-14主讲人罗自炎讲座地点行政楼506主讲人简介罗自炎，北京交通大学数学与统计学院教授、博士生导师，中国运筹学会数学规划分会副秘书长，中国运筹学会女性工作委员会委员，中国运筹学会算法软件与应用分会理事。主要从事张量优化、稀疏优化及统计优化的理论、算法及应用研究。2023年入选国家级青年人才计划。讲座内容简介交通流预测对于智能交通系统至关重要。基于神经网络的方法虽然应用广泛，但计算成本高且具有“黑箱”特性。在这次演讲中，我们提出一种可解释且可扩展的分层聚类方法，结合物理启发的多视图聚类和群稀疏优化，用于交通流预测和交通拥堵分析。

2024-12-11
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讲座：一种新颖的字典更新策略下的快速在线L0弹性网子空间聚类（英）

讲座题目一种新颖的字典更新策略下的快速在线L0弹性网子空间聚类（英）主办单位数理与统计学院协办单位数理与统计学院讲座时间2024-12-14主讲人孔令臣讲座地点行政楼506主讲人简介孔令臣，教授，博士生导师，中国运筹学会数学规划分会理事长，主要从事对称锥互补问题和最优化、高维数据分析、统计优化与学习等方面的研究。发表论文60余篇。主持国家自然科学基金面上项目和专项基金项目,参与国家自然科学基金重点项目、重点研发项目以及973课题等。2022年获教育部自然科学二等奖等。讲座内容简介近年来，随着数据量的快速增长和对实时分析需求的增加，在线子空间聚类作为处理动态数据流的有效工具而出现。在这次演讲中，通过将$\ell_0$范数和Frobenius范数结合起来，开发了一种新颖的$\ell_0$弹性网子空间聚类模型，该模型具有理想的块对角线性质。

2024-12-11

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