白志东

　　白志东教授，河北省乐亭县人。1982年5月于中国科技大学数学系获得博士学位。1984年9月赴国外留学，先后在美国匹兹堡大学和宾州州立大学统计系担任研究员，美国Temple大学统计系担任副教授、台湾中山大学应用数学系和新加坡国立大学统计与应用概率系担任教授。2002年5月回国，被聘为吉林省特聘教授。

　　

学习及工作简历

　　一、毕业学校1982年中国科技大学，博士；论文题目：《随机变量的独立性及其应用》二、工作简历1。2002年3月至今东北师范大学数学系2。1999年至今新加坡国立大学概率与统计系教授3。1997-1999新加坡国立大学数学系高级研究员4。1994-1997台湾省NationalSunYat-Sen大学应用数学系教授5。1990-1994美国Temple大学副教授6。1988-1990美国Penn洲立大学多元分析中心SeniorResearchAssociate7。1984-1988美国Pittsburgh大学多元分析中心Visitingresearchassociate8。1982-1984中国科技大学数学系讲师，副教授　　

科研成果

　　自1982年参加工作以来，白志东一直从事概率统计中极限理论方面的研究，解决了数学、物理学界众多公认的理论问题，对数学、物理学界有重要影响。至今已发表学术论文180余篇，其中近120篇为SCI检索论文，在《AnnalsofProbability》、《AnnalsofStatistics》和《Biometrika》等顶级概率统计杂志发表论文20余篇，另还有近20篇乃应邀为各学术专着所写的章节。目前论文已被SCI引用达1000多次。并且已出版《RankedSetSampling》、《SpectralAnalysisofLargeDimensionalRandomMatrices》和《概率不等式》等专着。对“大维随机矩阵的谱分析理论”的研究取得重要结果，就此发表论文24篇，其中9篇发表在《AnnalsofProbability》上，被SCI引用近300次。白志东建立的“白志东不等式”和“经验谱分布收敛速度的估计”，为经验谱分布收敛速度的估计开辟了道路，被广泛应用，受到国内外同行的高度评价和肯定。首次提出“PartialCramer条件”的概念，填补了没有Cramer条件不能渐进展开的空白。其它的主要研究领域还有：分布函数的渐进展开，模型选择，信号处理，M-估计，深度估计，临床试验中的序贯设计，算法中的应用概率等。其成果在原子物理，无线电电子学，经济，管理，金融，保险，数理统计等方面都有重要应用。　　

个人荣誉

　　由于他学术上的杰出贡献，于1990年3月被评为第三世界科学院院士。并当选为美国数理统计研究院院士，国际统计协会会员，2002年起担任中国概率统计学会常务理事，IMS会员，中国数学协会会员，ICSA会员，曾担任《JournalofMultivariateAnalysis》主编，《JournalofStatisticalPlanningandInference》、《StatisticaSinica》及《Sankya》副主编，一直担任《MathematicalReview》及《ZentralblattfurMathematik》评论员。

 

相关图书

高维随机矩阵的谱理论及其在无线通信和金融统计中的应用（全英文）

 

 作　　者： 白志东，方兆本，梁应敞 著

丛 书 名：

出 版 社： 中国科学技术大学出版社

ＩＳＢＮ：9787312022746

出版时间：2009-06-01

版　　次：1

页　　数：231

装　　帧：平装

开　　本：

 

内容简介

　　本书讲述了随机矩阵谱理论的主要结果和前瞻研究，以及它在无线通信和现代金融风险理论中的应用。书中前面讲解基本知识，后面分析重要范例，全面介绍了随机矩阵谱理论在这两个领域中的成果。本书对其他需要高维数据分析的领域，能起到示范作用。本书可作为统计学、计算机科学、现代物理、量子力学、无线通信、金融工程、经济学等领域本科生、研究生和工程技术人员学习随机矩阵理论的重要参考资料。 ·查看全部>>

目录

Preface of Alumnis SerialsPreface1　Introduction1.1 History of RMT and Current Development1.1.1 A Brief Review of RMT1.1.2 Spectral Analysis of Large Dimensional Random Matrices1.1.3 Limits of Extreme Eigenvalues1.1.4 Convergence Rate of ESD1.1.5 Circular Law1.1.6 Central Limit Theory （CLT） of Linear Spectral Statistics1.1.7 Limiting Distributions of Extreme Eigenvalues and Spacings1.2 Applications to Wireless Communications1.3 Applications to Finance Statistics2 Limiting Spectral Distributions2.1　Semi-circular Law2.1.1 The lid Case2.1.2　Independent but not Identically Distributed2.2　Marcenko-Pastur Law2.2.1 MP Law for lid Case2.2.2 Generalization to the Non-lid Case2.2.3 Proof of Theorem 2.11 by Stieltjes Transform2.3 LSD of Products2.3.1 Existence of the ESD of SnTn2.3.2 Truncation of the ESD of Tn2.3.3 Truncation， Centralization and Rescaling of the　X-variables2.3.4 Sketch of the Proof of Theorem 2.122.3.5 LSD of F Matrix2.3.6 Sketch of the Proof of Theorem 2.142.3.7 When T is a Wigner Matrix2.4 Hadamard Product　42.4.1 Truncation and Centralization2.4.2 Outlines of Proof of the theorem2.5 Circular Law2.5.1 Failure of Techniques Dealing with Hermitian Matrices2.5.2 Revisit of Stieltjes Transformation2.5.3 A Partial Answer to the Circular Law2.5.4 Comments and Extensions of Theorem 2.333 Extreme Eigenvalues3.1　Wigner Matrix3.2 Sample Covariance Matrix3.2.1 Spectral Radius3.3　Spectrum Separation3.4 Tracy-Widom Law3.4.1 TW Law for Wigner Matrix3.4.2 TW Law for Sample Covariance Matrix4 CLT of LSS4.1 Motivation and Strategy4.2 CLT of LSS for Wigner Matrix4.2.1 Outlines of the Proof4.3 CLT of LSS for Sample Covariance Matrices4.4 F Matrix4.4.1 Decomposition of Xnf4.4.2 Limiting Distribution of X+nf4.4.3 Limiting Distribution of Xnf5 Limiting Behavior of Eigenmatrix of Sample Covariance Matrix5.1 Earlier Work by Silverstein5.2 Further Extension of Silversteins Work5.3 Projecting the Eigenmatrix to a d-Dimensional Space5.3.1 Main Results5.3.2 Sketch of Proof of Theorem 5.195.3.3 Proof of Corollary 5.236 Applications to Wireless Communications6.1 Introduction6.2 Channel Models.6.2.1 Basics of Wireless Communication Systems……7 Limiting Performances of Linear and Iterative Receivers8 Applications to Finace StatisticsReferences