一般框架下的函数型降秩回归

讲座时间 Datetime: 2022年12月7日，星期三，15：00-16：00

地点 Venue: 腾讯线上会议： 725-387-866

主持人 Host：张海樟 教授

报告人 Speaker: 陈迪荣 教授

单位 Affiliation: 北京航空航天大学数学科学学院

报告摘要 Abstract:

经典的函数型数据分析都基于L^2内积，但是在内积意义下的研究并不能包含重要的影响点情形。本报告将介绍一个更一般的框架，既包含了内积情形，也包含了影响点情形。我们考虑此框架下的函数型数据降秩回归问题，特别是考虑带影响点的降秩回归模型，此模型比经典情形更具有解释性。我们构造了估计器并建立了其相容性，给出影响点的辨识。数值试验表明了所提算法的有效性。

报告人简介：

陈迪荣，北京航空航天大学教授，北航“蓝天学者”特聘教授，博士生导师。1982年1月获学士学位，1992年7月获博士学位。主要从事统计学习理论，函数型数据分析，以及在国防工程技术中应用研究，取得了具有国际先进水平的成果，获教育部2012年度自然科学二等奖。先后主持国家自然科学基金8项，“863”课题3项，“973”计划子课题1项。发表SCI论文数十篇，其中多篇发表在权威刊物Appl. Computational Harmonic Analysis, Found. Computational Math., SIAM Math. Anal., SIAM Numerical Analysis, IEEE Transaction on Automatic Control, IEEE Trans Information Theory, Journal Machine Learning Research等上,单篇论文被SCI引用最高两百余次。