为了通过有组织科研活动加强学科交叉合作，11月20日理学院统计系组织李青艳、黄洁、欧阳妍妍三位老师分别做了题为：“不可压缩MHD方程组的适定性研究”、“粗混合广义泊松整数值自回归模型及其应用”和“高维数据推断与大规模数据分析”的学术报告。报告由统计系主任任丽梅、副主任王长鹏主持，数学学科20余名老师参加了此次学术交流和研讨活动。

图1 数学学科教师参加学术交流

首先，李青艳介绍了不可压缩磁流体力学（MHD）方程组的物理背景及研究现状。提出当粘性、热传导和磁耗散系数均依赖于温度时，三维MHD方程组初边值问题小初值全局强解的存在唯一性及其长时间行为。根据该模型的特点，分析了将局部解延拓至全局解的证明方法，并给出了详细的证明思路。

图2 李青艳作报告

接着，黄洁通过介绍整数值时间序列数据的研究背景及经典模型的优缺点，展示针对经典模型已有的相关推广模型。结合现有模型的局限性，引出所提的混合广义泊松整数值时间序列模型及其基本的统计性质，并分别介绍了一阶和p阶混合模型参数估计和预测过程。通过两个实际数据例子，提出模型的应用场景及其优势。

图3 黄洁作报告

然后，欧阳妍妍介绍海量数据往往维度过高、数据量过大的背景与研究意义，并探讨高维假设检验和大规模线性模型的理论和方法。在高维均值检验中，提出一种基于秩的检验统计量，并推导其渐近正态性质。进一步，提出正柯西组合检验方法用于多重假设检验，并给出其在不同相关假设下的渐近性质，新方法的适用范围更广。对于大规模数据线性回归问题，给出两种基于Sketching方法的改进算法，新方法具有良好的统计性能和更快的收敛速度。

图4 欧阳妍妍作报告

整场报告内容丰富，具体生动，三位老师深入浅出地讲解了他们各自领域的创新性工作。会后经过激烈而深入的讨论交流，提升了我院老师对相关领域的研究热情。

最后，数学学科主任张太雷老师对本次报告进行了总结，强调了本次活动的重要意义，希望通过此类活动激发各位老师的科研热情，使得各位老师能够进行有组织的科研活动，为学院的科研工作进展做出贡献。

（供稿/供图：王长鹏、任丽梅；审核：邓庆田）