“数字+”与统计数据工程系列讲座（十八）11月9日中山大学冼军教授线上讲座预告

讲座题目：EXPECTED L_2-DISCREPANCY FOR A CLASS OF NEW STRATIFIED SAMPLING MODELS

报告人：冼军

讲座时间：2022年11月9日（周三），15:00-16:00

讲座地点：

线上：腾讯会议ID 730-558-675 

线下：综合楼644

讲座摘要：

We introduce a class of convex equivolume partitions, among this class, there exists an optimal partition manner. Expected L_2-discrepancy are discussed under these partitions. There are two main results. First, under this kind of partitions, we generate random point sets with smaller expected L_2-discrepancy than classical jittered sampling for the same sampling number. Further, among these new partitions, there is the optimal partition for the expected L_2-discrepancy. Second, an explicit expected L_2-discrepancy upper bound under this kind of partitions is also given.

报告人简介：

冼军，男，博士，博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者(2014年)，2004年于中山大学获理学博士学位，2006年于浙江大学数学博士后流动站出站，入职中山大学数学学院，任副教授，2015年于中山大学晋升为教授。目前兼任中国数学会理事，广东省数学会理事，广东省工业与应用数学会副理事长。主持多项国家级和省部级基金项目，曾在本领域主流期刊发表多篇学术论文，如ACHA，IP，PAMS，JFAA，JAT，SP等，研究兴趣为随机样本的采样与函数重构、图采样与重构及其应用、学习理论及其应用等。