2022年辽宁大学数学与统计学院学科建设研讨会
—— 暨概率统计交叉科学高级研讨班开班
报告题目：Robust factor models for high-dimensional time series and their forecasting
报告人：白晓东（大连民族大学，教授）
报告时间：2022年10月15日星期六
报告地点：腾讯会议ID：668-219-716
校内联系人：王金环
报告摘要：This paper deals with the factor modeling and forecasting for high-dimensional time series with additive outliers. Under the assumption that the sample size n and the dimension of time series p tend to infinity together, the asymptotic properties of several robust estimators are established, including estimation errors and forecast errors. We also propose a detailed algorithm of constructing bootstrap prediction intervals for the high-dimensional time series. We show the superiority of the approach by both simulation studies and an application to the daily air quality index for the main cities in the Yangtze River Delta region of China.
报告题目：创新驱动、一流课程引领的数学学科建设研究与实践
报告人：曾繁慧（辽宁工程技术大学，教授）
报告时间：2022年10月15日星期六
报告地点：腾讯会议ID：668-219-716
校内联系人：王金环
报告摘要：（1）国家级一流课程、慕课及精品规划教材建设
（2）基于数字化教学资源线上线下混合式智慧教学，实施创新人才培养的实践研究
（3）建设人工智能数学基础教学团队，校际、校企合作构建创新培养平台
（4）本科生导师制，科研反哺教学，质量工程成果
报告题目：积微拓展七十载
报告人：韩友发（辽宁师范大学，教授）
报告时间：2022年10月15日星期六
报告地点：腾讯会议ID：668-219-716
校内联系人：王金环
报告摘要：介绍数学学科的发展，包括历史沿革、师资队伍、科学研究、人才培养等，同时介绍数学与应用数学专业的建设。
报告题目：Efficient auxiliary information synthesis for semiparametric mixture
cure model
报告人：王晓光（大连理工大学，副教授）
报告时间：2022年10月15日星期六
报告地点：腾讯会议ID：668-219-716
校内联系人：王金环
报告摘要：Exploiting aggregated auxiliary information from external studies is becoming increasing common to improve the statistical analysis of a modestly sized internal individual level data. In this paper, we propose an auxiliary information synthesis estimation procedure to utilize subgroup survival information at multiple time points under the semiparametric mixture cure model by adopting a variance reduction technique named control variates, together with the development of a J-test statistic to check the necessary homogeneity assumption. Specifically, the auxiliary information is summarized via estimating equations and then converted into data-dependent quantities which possess the characteristic of converging to zero in probability. To adaptively accommodate population heterogeneity, this approach is further extended to a penalized auxiliary information synthesis methodology. The key idea is to introduce several nuisance parameters among which nonzero ones suggest a violation of the homogeneity assumption, followed by constructing a unified minimization problem, of which the initial approach is just a special case by treating all new parameters as zero. Moreover, these methodologies can be adjusted when the uncertainty is not negligible. Under the assumption of homogeneity and heterogeneity respectively, we establish the asymptotic properties of the proposed approaches from the perspective of efficiency gain, consistency, asymptotic normality and oracle property. Based on simulations with various settings, we demonstrate the good practical performances. We illustrate the proposed methods with an invasive breast cancer survival study.
报告题目：微分方程的定性理论在非线性力学问题中的应用
报告人：袁学刚（大连民族大学，教授）
报告时间：2022年10月15日星期六
报告地点：腾讯会议ID：668-219-716
校内联系人：王金环
报告摘要：本文重点研究了一类二阶非线性常微分方程的解的定性性质。该方程的研究背景是：基于Yeoh超弹性材料模型，通过变分原理并引入结构阻尼，进而得到了描述球壳结构径向对称运动的微分方程（动力系统）。分别讨论了谐波激励下系统（结构运动）的动力学特性，包括周期、拟周期和混沌现象。例如，对于自治系统（常值加载），给出了可积Hamilton系统的首次积分，其相平面存在“∞”型同宿轨道。对于预拉伸较大的球壳，结构的响应会出现局部硬化现象。考虑阻尼作用时，给出了系统的收敛域。对于非自治系统（周期加载），近可积Hamilton系统存在拟周期运动。在阻尼作用下，运动会收敛到稳定的极限环。特别地，根据系统中存在的“∞”型同宿轨道，通过Melnikov方法结合数值计算给出了系统出现混沌的阈值，并结合Poincaré截面和相平面做了进一步的分析。
报告题目：统计学习与深度学习在生物序列分析中的应用
报告人：庄举娟（大连海事大学，副教授）
报告时间：2022年10月15日星期六
报告地点：腾讯会议ID：668-219-716
校内联系人：王金环
报告摘要：随着生物技术的不断发展和生物学数据的大量产出，传统处理生物学数据的实验分析方式不足以应对日益庞大的生物数据．采用生物信息技术，将统计学习方法引入生物数据分析，是当前这个领域发展的必然趋势。
近十年，随着计算机视觉和自然语言研究领域的迅速发展，深度学习技术也慢慢走向成熟。作为当前人工智能领域的主要工具，统计学习与深度学习在生物学数据分析中，也取得了一系列进展，并成为生物序列数据分析中的研究热门．
本文结合深度学习在生物序列数据分析领域中的新进展，对该领域研究现状进行简单综述．
