中国科学院数学与系统科学研究院研究员王启华到我院开展学术讲座

2024年10月10日上午10：00-11：00，中国科学院数学与系统科学研究院研究员王启华在崇德西楼815报告厅进行了主题为“Empirical Likelihood Inference over Decentralized Networks”的学术讲座。

讲座分享了关于经验似然在分散式分布式网络中的统计推断研究。面对大规模数据集直接应用经验似然时遇到的严重计算挑战，提出了一种新的方法，通过惩罚技术融合不同节点计算的拉格朗日乘数，以充分利用本地收集和存储的数据。提出的分布式经验对数似然比统计量，在常规条件下即使在机器数量发散的情况下也是渐近标准卡方分布。然而，在分散式分布式网络中，带有融合惩罚的优化问题仍然难以解决。为了解决这个问题，提出了两种基于交替方向乘子法（ADMM）的算法，这两种算法都有简单的基于节点的实现方案。理论上，为这些算法建立了收敛性质，并进一步证明了在某些特定网络结构中第二种算法的线性收敛性。最后通过数值模拟评估了这些方法，并用人口普查收入和Ford GoBike数据集的分析来说明这些方法的有效性。

讲座结束后，师生们受益良多，对嘉宾们的精彩讲座表示感谢。研究院今后会继续邀请专家学者开展讲座，不断拓宽学术视野。