7月4日下午，上海交通大学数学科学学院王成研究员应邀在教学楼A203室为2019年上海工程技术大学“高维统计与机器学习”研究生暑期学校学员作题为“An efficient ADMM algorithm for high dimensional precision matrix estimation via penalized quadratic loss”的专题报告。

王教授首先通过一些具体实例介绍了统计学习的核心问题：高维精度矩阵估计。接着，王教授重点讲述了一种通过惩罚二次损失函数进行高维精确矩阵估计的有效算法。在高维低样本容量设置下，证明该算法的计算复杂度在样本容量和参数个数上呈线性关系，且与计算样本协方差矩阵相同。

最后，王教授就高维精度矩阵估计提出自己的一些展望。王教授的报告风趣幽默、充满激情，给广大师生带来了统计学习领域的国际前沿和热点问题，开阔了暑期学校广大教师和学员的学术视野，使大家受益匪浅。报告结束后，王教授就ADMM算法以及高维协方差矩阵估计等热点问题与暑期学校广大教师和学员进行了深入的交流与探讨。同时，王教授与暑期学校广大教师和学员分享了攻读研究生期间的学习与科学研究经历。

据悉，王成，上海交通大学数学科学学院特别研究员、博士生导师。2013年博士毕业于中国科学技术大学，曾获得过中科院院长特别奖、博士研究生国家奖学金等。2013年9月至2014年8月于香港浸会大学从事博士后研究工作，2014年9月加入上海交通大学。主要研究方向为随机矩阵理论及其应用、高维数据的判别分析和统计推断等。在统计领域核心期刊上发表学术论文10余篇。科研项目得到上海市青年科技英才“扬帆计划”项目及国家自然科学基金支持。