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报告承办单位: 数学与统计学院

报告题目:  高阶马尔科夫链：模型、算法及其应用

报告内容:  一阶马尔科夫链在对未来进行预测时，仅用到了当前的信息而忽略了庞大的历史信息，这使得一阶马尔科夫链在许多实际应用中有着很大的时间局限性，进而影响预测的准确性。为了能够更加准确的预测未来，近年来，高阶马尔科夫链模型与相关算法的研究受到了广泛的关注，并在实际应用领域，如:DNA序列分析、高阶PageRank等方面有直接的应用。 针对已经存在的幂法和反幂法，我们给出了高阶马尔科夫链极限概率分布问题的外推算法，包括具有动量项的高阶幂法和反幂法，以及二次外推算法。数值实验表明，我们的算法是有效的。

报告人姓名:  喻高航

报告人所在单位: 杭州电子科技大学

报告人职称/职务及学术头衔:  教授

报告时间:  2020年10月29（星期四）：9:30-10:30

报告方式:  线上腾讯会议，会议号ID：239-668-011

报告人简介:  喻高航，杭州电子科技大学特聘教授，主要从事张量数据分析、大规模优化计算及其在机器学习、图像处理与医学影像中的应用研究。先后在SIAM Journal on Imaging Sciences, International Journal of Robust and Nonlinear Control，IEEE Signal Processing Letters，Journal of Mathematical Imaging and Vision等国际期刊上发表30余篇SCI论文,主持4项国家自科基金、1项教育部博士点基金和1项教育部新世纪优秀人才支持计划项目等,有多篇论文入选ESI高被引榜单。自2013年起任国际学术期刊Statistics, Optimization and Information Computing执行编委（Coordinating Editor）。