12月23日上午，应数学与统计学院邀请，哈尔滨工业大学博士生导师吴黎明教授在数学楼南楼103报告厅作了一场题为“Samplers of high dimensional Boltzmann distributions”的学术报告。学院相关专业教师、研究生及本科生共20余人聆听了报告。报告由苗雨教授主持。

吴黎明教授以统计力学和机器学习中最基本的模型——高维玻尔兹曼分布为切入点，阐述了此模型在统计、金融、人工智能等领域的应用。同时，表明高维的计算问题是不可避免的，而这个问题所带来的困难是灾难性的。

本次报告中，吴教授介绍了几种常见的MCMC抽样方法以解决确定性方法中的维数灾难问题，如Glauber动态抽样法、Gibbs抽样法和随机梯度学习法。同时，还介绍了关于指数收敛速率和集中不等式无穷维估计的一些方法，如Poincare不等式、log-Sobolev不等式和Talagrand传输不等式等。本次报告以菲尔兹奖获得者的成果为例，阐述了数学的奥秘和高维数据的广泛应用，内容深入浅出，使同学们深受启发。

专家简介：

吴黎明，法国克莱蒙奥弗涅大学教授、哈尔滨工业大学数学研究院讲席教授。先后入选国家级高层次人才计划和海外高层次人才专家。主要研究随机算法、随机分析、大偏差理论、泛函不等式等。曾独立解决Varadhan猜测，量子场基态扩散过程的唯一性猜想，以及合作解决Gross猜想。引入并建立一致可积算子概念及理论、算子半群L^∞的唯一性概念及理论、本质谱半径公式、熵-信息量不等式。

（数学与统计学院 王珍）