摘要：    

主要介绍广义离群随机矩阵的极限理论，在变量维数和样本容量同时趋于无穷的条件下，推导了广义离群随机矩阵特征值的相变和谱统计量的中心极限定理。基于上述极限理论的结果提出了未来超密集无线网络通信架构中大规模信道矩阵的降复杂度快速计算方法。实验研究表明，所提出的极限理论放宽了之前一些对角化或分块对角化假设的严格条件，并在非正态性总体假设下将工作扩展到更广泛的范围；所提出的低复杂度计算方法为无线通信领域的信道容量估计问题提供了更低耗的计算方法，从而达到在实际领域中针对海量数据进行快速分析的目的。

个人简介：

西安交通大学数学与统计学院教授、博士生导师，陕西省基础科学研究院副院长、西安数学与数学技术研究院统计学与大数据技术中心副主任、国家级青年人才计划入选者、陕西省高层次人才引进计划青年项目入选者。主要从事随机矩阵、高维统计分析等理论研究及其在通信领域中的应用。研究成果发表在Annals of Statistics、Biometrika、Bernoulli等统计权威期刊，著有《大维统计分析》《大维随机矩阵谱理论在多元统计分析中的应用》2部学术专著。主持国家重点研发计划课题1项，主持国家自然科学基金项目 3 项，主持省部级科研项目 6 项，以第一获奖人获吉林省自然科学学术成果奖特别奖等。