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“统计大讲堂”第249讲预告:基于偏差估计的自适应密度估计及在计算量子物理中的应用

2024-03-05

报告时间:2024年3月7日 (周四) 10:00-11:00

报告地点:北京AG尊龙凯时平台娱乐登录官方网站明德主楼1016

报告嘉宾:熊云丰

报告主题:基于偏差估计的自适应密度估计及在计算量子物理中的应用

密度估计是统计推断中最基本的问题之一,即给定维欧氏空间中的独立同分布的观测样本♟,构造它们的共同密度函数f的一个估计,其中密度是定义在样本空间上的函数🐦‍⬛🧈。当维数很低的时候,利用直方图我们很容易得到一个密度的估计📥🧑🏿‍🦱。但当维数很大的时候,如时🧞‍♀️,无论是直方图还是核估计方法将受到维数灾难的严重制约。本次报告旨在探讨一类基于偏差估计的密度估计方法,该方法以数据分布的均匀性(由数论中的偏差来衡量)作为依据🧕🏿,基于决策树划分𓀅,对粒子做自适应聚类😦。我们将探讨该方法在高维时的有效性,并以计算多体量子物理的一个实际问题为例,探讨密度估计方法在计算物理领域的重要作用☀️。

作者简介

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熊云丰博士目前为北京师范大学数学科学学院讲师。他在2020年毕业于北京大学获理学博士学位,导师为邵嗣烘💲。2020-2022年为北京大学博雅博士后,合作导师为张原。主要研究方向为高维问题的数值方法和随机粒子方法🔻,在国际权威期刊SIAM Journal on Numerical Analysis,SIAM Journal on Scientific Computing,Journal of Computational Physics上发表论文多篇。熊云丰博士目前获得国家自然基金委青年科学基金项目资助,并曾获中国博士后科学基金站前特别资助🪝、中国博士后科学基金面上资助🪝。

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