报告题目：基于大维随机矩阵理论的大数据分析

报 告 人： 郑术蓉教授

报告摘要：大维随机矩阵理论研究的是数据维数或特征个数相对于样本量较大的问题。在大数据时代，大维随机矩阵为相关学科的发展奠定了理论基础，日益展现出广泛的应用前景。在高维数据统计分析领域，我们已经利用大维随机矩阵理论提出了新的高维因子分析方法和高维判别分析方法，未来还可以将该理论运用到高维数据聚类分析、高维主成分分析等中；在脑成像数据分析领域，大维随机矩阵理论可以用来探究不同人群大脑中ROI（感兴趣的区域）的差异；在基因遗传学中，大维随机矩阵理论可以用来探究全基因组关联研究（(GWAS）；在机器学习中，大维随机矩阵理论可以用来探究大模型的作用机理。

报告人简介：郑术蓉，现任东北师范大学教授。主要从事大维随机矩阵理论及高维统计分析的研究。曾在Annals of Statistics, JASA, Biometrika等统计学重要学术期刊上发表多篇跟大维随机矩阵理论有关的学术论文，主持多项国家自然科学基金项目等。

报告时间：2024年5月14日9：40-10：40

报告地点：哲理楼139

联 系 人：王德辉