報告題目：On concentration of high-dimensional Gaussian distributions報告人：錢忠民（教授），牛津大學(xué)

　　報告時間：2025年4月21日（周一）上午10：00--11：00

　　報告地點：1-301

　　報告摘要：Data concentration is a general feature for datasets with multiple attributes. In this talk I demonstrate how to use a simple idea stochastic quantisation, i.e. by constructing a dynamic semi group the Ornstein-Uhlenbeck semigroup to derive all important concentration of high-dimensional Gaussian ,。

　　報告人簡介：

　　錢忠民,，牛津大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院終身教授，牛津大學(xué) Exeter 學(xué)院院士,，牛津大學(xué)（蘇州）高等研究院數(shù)學(xué)建模與數(shù)據(jù)分析中心負(fù)責(zé)人,，曾先后任倫敦大學(xué)帝國理工學(xué)院擔(dān)任助理研究員、法國科學(xué)研究中心（CNRS）資深研究員,，并曾在美國康奈爾大學(xué),、西北大學(xué)和復(fù)旦大學(xué)等做訪問學(xué)者。錢忠民教授的研究領(lǐng)域涉及隨機分析,、隨機偏微分方程,、長時間記憶過程、馬爾科夫過程,、擴散過程的統(tǒng)計,、Ricci曲率和相關(guān)的偏微分方程、非線性PDES 和BSDEs以及在金融中的應(yīng)用,，在相關(guān)領(lǐng)域國際頂級權(quán)威期刊發(fā)表了多篇論文,，具有較高的國際學(xué)術(shù)影響力。