應學院邀請，西安交通大學賈駿雄副教授将在線作學術報告。
報告題目：變分貝葉斯分析及其應用
報告摘要：貝葉斯方法作為反問題不确定性量化的理論框架，近年來獲得了廣泛的關注。貝葉斯方法在大規模反問題求解方面的一個核心困難問題是如何快速且精準的獲得後驗測度的統計信息，例如：後驗均值、後驗方差等。這個核心困難問題同樣出現在大規模機器學習的研究中，為了克服這一困難，學者提出了系列變分貝葉斯理論，并大量用于機器學習模型的不确定性量化研究。在偏微分方程反問題領域，變分貝葉斯方法的相關研究還較少（反問題通常定義在無限維空間，還少有無限維空間變分貝葉斯方法的理論），在本報告中，将簡述變分貝葉斯方法的基本思想，給出無限維空間上基于平均場逼近的變分貝葉斯方法、基于粒子演化的Stein變分貝葉斯方法。簡述如何将這些方法用于反問題的求解，以及對這些方法可能可應用于那些分數階微分方程反演問題進行一些讨論。
報告時間：2022年4月26日上午9:00
報告地點：騰訊會議(會議号:996 669 583)
邀 請 人：溫瑾 副教授
屆時歡迎廣大師生參與交流！
報告人簡介
賈駿雄，2015年博士畢業于西安交通大學且于同年留校任教，2017年聘為西安交通大學數學學院副教授，主要研究領域為反問題的貝葉斯推斷方法。主持國家自然科學基金青年、面上項目各一項，2017年獲得陝西省優秀博士學位論文獎、陝西省數學會優秀論文獎，2018年獲西安交通大學第四屆十大學術新人獎，2020年入選陝西高校青年傑出人才支持計劃。在SIAM Journal on Scientific Computing, Inverse Problems, Journal of Functional Analysis等國際著名期刊上共發表論文27篇。
