关于举行叶颀教授（华南师范大学）学术报告会的通知

报告题目：Stochastic Approximation by Positive Definite Tensors

报 告 人：叶颀 教授

报告时间：2026年5月10日（星期日）上午11:15-11:45

报告地点： 37号楼3A02

邀 请 人： 刘晓霞 副教授

欢迎广大师生前往！

数学学院

2026年4月27日

报告摘要：

Based on observed data simulated by stochastic models, we construct estimators at unobserved locations using positive definite tensors. As an integration idea of kriging interpolation and meshfree approximation, the positive definite tensors are computed by positive definite multi-kernels of stochastic processes related to the stochastic models. Moreover, we introduce optimal recovery and error analysis of the estimators by the theory of regularized learning in Banach spaces for generalized data.

报告人简介：

叶颀，华南师范大学数学科学学院教授、博士生导师，主要研究方向为逼近论及其在机器学习与数据分析中的应用。入选国家高层次人才特殊支持计划科技创新领军人才项目、国家海外高层次人才引进计划青年项目，担任国家自然科学基金“数学与医疗健康交叉重点专项”和国家重点研发计划的项目负责人，主持广东高校重大科研项目和重点领域专项等。还担任中国数学会计算数学分会理事、广东省数学会数理医学专业委员会副主任委员、广东省青年科学家协会常务理事、广东省科学技术协会委员、中国青年科技工作者协会会员等。采用“抽象理论、具体算法、实际应用”三位一体的研究新模式，联合国内外专家学者成立了“机器学习与最优化计算实验室”，聚焦机器学习方法和大数据分析的原创性数学理论，研究核函数逼近方法、非光滑分析、医学图像处理、癌症演化建模、数学心理学、脑机接口等前沿课题，在国际顶级学术期刊发表多篇高水平论文，积极推动人工智能算法的基础理论研究及其在医疗和教育大数据中的实际应用，获批多项国内外发明专利，研发具有自主知识产权的医疗和教育辅助软件，促进粤港澳大湾区精准医疗和智能教育的发展。