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华盛顿大学在读博士生张奕堃:核平滑和均值移位理论及其在宇宙网探测中的应用
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嘉宾简介 Yikun Zhang (张奕堃) is a first-year PhD student of the Department of Statistics at the University of Washington (UW), where he is luckily advised by Prof. Yen-Chi Chen and Prof. Alexander Giessing. Prior to his PhD studies, he earned a master’s degree in Statistics at UW and received his bachelor’s degree in Mathematics and Applied Mathematics with the highest distinction at Sun Yat-Sen University in China. His current theoretical research interests lie in nonparametric statistics, optimization on manifolds, and high-dimensional statistics with missing data. On the applied side, he is working on the detection and understanding of cosmic through statistically motivated approaches. His research papers have been published in the Journal of Machine Learning Research (JMLR), Information and Inference: A Journal of IMA, and Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (MNRAS). 报告摘要 In this talk, we present a novel statistical framework of recovering the cosmic filaments from galaxy samples in the Sloan Digital Sky Survey (SDSS). In particular, we model these one-dimensional structures through directional density ridges, which can be practically identified by our proposed Directional Subspace Constrained Mean Shift (DirSCMS) algorithm. The algorithm and statistical framework behind it take into account the nonlinear geometry of a celestial sphere on which the galaxy samples lie and thus lead to less biased estimators of the underlying filament structures. We also prove the statistical consistency of our filament estimator based on directional kernel density estimator and the linear convergence results of our proposed filament-finding algorithm. Finally, we briefly discuss how to generalize our framework to recover the cosmic filaments in the 3D (Right Ascension, Declination, Redshift) space. The talk is based on my recent works with Prof. Yen-Chi Chen and Prof. Rafael S. de Souza. 报告直播时间:2023年6月11日10:00
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