理学院何佳清团队在science发表高熵热电材料研究论文
理学院院长杨学明院士获“未来科学大奖”
理学院Stavros Garoufalidis教授团队在双曲3-流形中不可压缩表面的研究中取得重大进
著名数学家埃菲·杰曼诺夫全职加入南科大 受聘为理学院讲席教授
中国物理学会2022秋季学术会议将在南科大举行
数学系本科生魏元哲等在龙格-库塔(Runge-Kutta)方法的稳定性研究方面取得新进展
理学院杨英杰、陈晓非在 Science发表关于流星撞击火星研究的评述文章
南科大柳卫平团队与合作单位联合在nature发文揭示古老恒星钙丰度之谜
前沿灼见向未来——“化学反应的量子特性”学术报告会在南科大召开
理学院范靖云课题组关于“复数的根本地位”的研究成果入选2022年国际物理学十大进展
理学院殷嘉鑫在Nature撰写笼目晶体综述
Science发文!杨学明院士团队合作实现化学反应的立体动力学精准调控
理学院讲席教授埃菲·杰曼诺夫与师生分享学术之路
Nature发文!俞大鹏院士课题组联合团队发文展示量子纠错优势
Nature+1!化学系刘心元团队在立体汇聚式N-烷基化领域中取得重要进展
理学院林君浩团队合作在Nature发表有关高熵合金纳米颗粒合成与生长机理的研究成果
南科大刘心元获第五届“科学探索奖”
8月15日下午,哥伦比亚大学教授袁明应邀做客理学院第126期科学大讲堂,为我校师生带来“数据推动下的决策:我们知道我们知道什么吗?”为主题的精彩讲座。此次讲座由统计与数据科学系讲席教授荆炳义主持。
袁明做讲座
一般情况下,数据驱动决策的本质是要根据数据做出好的预测,并基于好的预测结果来做出决策。讲座伊始,袁明教授以投资组合优化,库存管理以及交通管制为例,引出了两个在处理现实问题中会遇到的两个基本问题:一是我们是否有足够的数据来对估计量进行估计来指导决策;二是如果没有足够量的数据我能否做出一个好的决策。
在此特定背景下,袁明教授以带隐变量的线性规划问题为切入点,指出了改进策略的三种想法:第一是以统计角度来看,可以用shrinkage等其他方法来更好地估计参数,从而改进最终的策略;第二是以优化的角度,在已经得到估计值后用更好的办法来优化参数w,比如加入新的约束减小搜优空间等;第三是同时考虑统计与优化方法,如鲁棒优化分布等。对于如何获得更大的收益,袁明教授总结出策略的选择取决于样本量与高斯宽度平方的比值,当其处于0.1至10时策略有较大的提升空间,即使样本并不充分的情况下依然有可能估计出信号强度。
袁明教授表示,为了做出一个好的决策,研究者需要同时考虑统计以及优化,需要了解问题本身固有的具体问题。
在互动环节中,在场师生提出了与分布式统计相关的问题,袁明教授做出详细解答,并与提问师生进行了热烈讨论。部分精彩问答如下:
讲座结束后,荆炳义为袁明颁发了理学院科学大讲堂荣誉证书,并对袁明带来的精彩报告表达感谢。
颁发荣誉证书