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Large deviations and Gaussian approximation for products of random matrices
Release time:2023-04-13 Hits:
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报告题目:Large deviations and Gaussian approximation for products of random matrices

报告人:刘全升教授法国南布列塔尼大学

报告时间:2023年4月17日10:30-11:30

报告地点:数统院135

报告摘要:Some recent progress on limit theorems for products of independent and identically distributed random matrices will be presented. We focus on precise large deviations and convergence rates in the Gaussian approximation. Applications to multi-type branching processes in random environments and branching random walks will also be presented. (Mainly based on a joint work with Ion Grama and Hui Xiao: J. Eur. Math. Soc. 2022)

报告人简介:刘全升,男,博士,博士生导师,法国特级教授,就职于南布列塔尼大学,享受法国优秀科研津贴(PES/PEDR)。1980-1989于武汉大学数学系学习,连续经历本科、硕士和博士研究生阶段。1989年11月进入巴黎第六大学深造,1993年获得该校概率论专业博士文凭。1993至2000年任法国雷恩大学讲师、副教授。2000年9月起任法国南布列塔尼大学教授。2007至2013及2017至2022,任南布列塔尼大学数学系主任;2012至2013及2017至2022任大西洋布列塔尼数学实验室副主任。多年任南布列塔尼大学行政议会成员,科技议会成员和专家评委,国际交流专员,数学与应用数学专业研究生工作负责人。多次任中国教育部长江学者通讯评审专家,新世纪数学奖通讯评审专家,法国国家基金委评审专家,和波兰国家研究中心基金委评审专家。研究课题涉及概率统计,分形几何和数字图像处理。近年主要研究随机环境中的概率统计问题,尤其是关于大偏差理论、随机矩阵乘积,几类重要的随机环境的数学物理和应用概率模型,例如分枝过程、分枝随机游动和图像去噪。在《J. Eur. Math. Soc.》、《Probab. Th. Rel. Fields》、《Annals of Probability》、《Annals of Applied Probability》、《IEEE Trans. Image Processing》、《SIAM J. Imaging Sciences》、《Inverse Problems and Imaging》、《J. Scientific Computing》等期刊上发表100余篇论文。