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Limiting laws for spiked eigenvalues and largest non-spiked eigenvalues of sample covariance matrices in elliptical distributions

发布日期:2021-06-23点击数:

报告人:周望(新加坡国立大学)

时间:2021年6月25日10:30开始

腾讯会议ID: 825 270 834


摘要:In this talk, I will discuss limiting laws for spiked eigenvalues and largest non-spiked eigenvalues of sample covariance matrices in elliptical distributions.


简介:周望(Zhou Wang),新加坡国立大学统计和应用概率系教授,主要从事统计学的理论与应用研究,特别在高维数据估计、高维数据检验、数据降维、大维数据随机矩阵的研究都处于世界的前沿。发表了70多篇高水平文章,其中许多篇发表在统计学领域和概率学领域的顶级杂志,如Annals of Statistics, Journal of American Statistical Association, Biometrika, Annals of Probability, Probability Theory and Related Fields, Annals of Applied Probability上。一些文章被许多著名学者引用。周教授主持过多个新加坡国家自然科学基金项目,并应邀在多个国际会议上作大会报告和邀请报告,现为Random Matrices: Theory and Applications主编、国际数理统计协会会士(IMS Fellow)


邀请人:夏小超


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