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　　报告题目：On concentration of high-dimensional Gaussian distributions报告人：钱忠民（教授），牛津大学

　　报告时间：2025年4月21日（周一）上午10：00--11：00

　　报告地点：1-301

　　报告摘要：Data concentration is a general feature for datasets with multiple attributes. In this talk I demonstrate how to use a simple idea stochastic quantisation, i.e. by constructing a dynamic semi group the Ornstein-Uhlenbeck semigroup to derive all important concentration of high-dimensional Gaussian 。

　　报告人介绍：

　　钱忠民，牛津大学数学学院终身教授，牛津大学 Exeter 学院院士，牛津大学（苏州）高等研究院数学建模与数据分析中心负责人，曾先后任伦敦大学帝国理工学院担任助理研究员、法国科学研究中心（CNRS）资深研究员，并曾在美国康奈尔大学、西北大学和复旦大学等做访问学者。钱忠民教授的研究领域涉及随机分析、随机偏微分方程、长时间记忆过程、马尔科夫过程、扩散过程的统计、Ricci曲率和相关的偏微分方程、非线性PDES 和BSDEs以及在金融中的应用，在相关领域国际顶级权威期刊发表了多篇论文，具有较高的国际学术影响力。