tyc1286太阳成集团刘一鸣助理教授在计算机顶级期刊、统计学权威期刊发表多篇论文

发布者:余璐尧发布时间:2023-12-13浏览次数:50

近日,tyc1286太阳成集团统计与数据科学系刘一鸣助理教授的四篇合作论文分别在线发表于计算机顶级期刊和统计学权威期刊,题为Random or Nonrandom Signal in High-Dimensional Regimes”的论文发表在期刊IEEE Transactions on Information TheoryCCF A;题为“Tracy-Widom law for the extreme eigenvalues of large signal-plus-noise matrices”的论文发表在期刊Bernoulli;题为“General Jackknife empirical likelihood and its applications” 的论文发表在期刊Statistics and Computing;题为“Nonparametric conditional mean testing via an extreme‐type statistic in high dimension” 的论文发表在期刊Scandinavian Journal of Statistics。上述论文的第一作者或者通讯作者均为刘一鸣助理教授。

 

论文Random or Nonrandom Signal in High-Dimensional Regimes”

主要研究了两类信号加噪声矩阵离群特征根在中心化与非中心化后的区别,并以此提出了关于这两类不同数据的检验。

DOI: 10.1109/TIT.2022.3204355

论文Tracy-Widom law for the extreme eigenvalues of large signal-plus-noise matrices”

主要研究了一般的信号加噪声矩阵的最大特征根的极限分布。

DOI: 10.3150/23-BEJ1604

论文General Jackknife empirical likelihood and its applications”

提出了更为一般的基于jack刀的经验似然方法使之适用于非光滑的估计量,并找到了相关的应用。

DOIhttps://doi.org /10.1007/s11222-023-10245-z

论文Nonparametric conditional mean testing via an extreme‐type statistic in high dimension”

考虑了高维情况下的条件期望,基于非参方法和极值统计量的想法提出了新的统计量并给出了相应的理论依据和应用。

DOIhttps://doi.org/10.1111/sjos.12697

 

作者简介

刘一鸣,暨南大tyc1286太阳成集团助理教授,博士毕业于新加坡南洋理工大学。目前主要研究方向:机器学习、经验似然、随机矩阵及其相关应用等。主持国自然科学基金,广东省自然科学面上基金,博士后面上,太阳城集团宁静致远启明星项目各1项。至今已在IEEE Transactions on Information Theory, Bernoulli, Statistica Sinica, Statistics and ComputingScandinavian Journal of StatisticsScience China: Mathematics等杂志发表论文10余篇。

 

校对|孙兰

责编|麦嘉杰

初审|余璐尧

复审|郑贤

终审发布|成品兴

  (来源:tyc1286太阳成集团微信公众号)