【喜报】我司4项科研成果荣获2019年校优秀科研成果奖

日前,2019年公司优秀科研成果奖评选结果公布,我司共有4项成果榜上有名,他们是:

(1)李娜副教授的成果《Indefinite stochastic linear-quadratic optimal control problems with random jumps and related stochastic Riccati equations》荣获一等奖。该成果从随机LQ最优控制问题的良定义入手,受等价代价泛函方法的启发,引入了新的元素“放松补偿子”以代替Riccati方程的解,从而将正定条件放松到不定条件。这一方法的主要特点在于放松补偿子并不受某特定方程的约束,可以避免在条件放松这个层面上讨论Riccati方程的可解性。放松补偿子这一方法更加灵活,对控制权阵的条件放松更加直接、有效。

(2)季加东、何勇二位预聘制副教授的成果《A New Insight into Underlying Disease Mechanism through Semi-parametric Latent Differential Network Model》荣获二等奖。该成果建立了高维半参数潜在变量差异网络模型,可用于处理既有离散型,又有连续型变量的数据集。该模型有助于从基因层面发现复杂疾病的治病机理。数值模拟验证了该方法的有效性,关于肺癌的实际数据也证实了该方法的优势。

(3)何勇预聘制副教授的成果《Variable Selection for High Dimensional Gaussian Copula Regression Model: An Adaptive Hypothesis Testing Procedure》荣获三等奖。该成果在高斯Copula回归模型下,提出了一种基于多重检验的高维变量选择方法,该方法不依赖于回归方程中未知边际单调函数的形式,理论上保证了该方法能够渐近控制错误发现率,数值模拟验证了该方法的有效性,关于美国社区和犯罪的实际数据也验证了该方法的优势。

(4)牛新艳博士的成果《Explicit pseudo-symplectic methods for stochastic Hamiltonian systems》荣获三等奖。该成果针对带可加噪声的随机哈密顿系统,提出一类完全显式的伪辛数值格式,给出该格式在计算精确度和稳定性方面的理论结果,并通过几类典型系统的数值实验,验证了该格式的良好数值特性。伪辛数值格式的提出,为动力系统的长时间行为模拟提供了新的思路和方法,具有较高的研究价值和应用前景。

 


 


撰稿人:李娜、何勇、牛新艳

审核人:李国锋