为提高数理学院学科建设质量，提升教师科学研究水平，2024年6月7日上午中山大学冼军教授应邀来我院开展了以“Random discrepancy function based on stratified sampling”为主题的学术报告。

本次报告中，冼军教授探讨了随机星差的估计问题。冼教授介绍了均匀采样下星差估计的上界，这改进了B. Doerr（Math. Comp. 2022, 1871-1892）推导出的上界；讲述了分割采样原理，该原理证明分层抽样的预期星差在任何等测度划分下都小于简单随机抽样的预期星差，这个结果部分解决了M. Kiderlen和F. Pausinger（J. Complexity, 2022, 101616）提出的第二个开放问题；提出了加权星差的估计问题，即在收敛阶数方面，提供了一个比单纯使用蒙特卡洛点集更好的加权概率星差界，即加权概率界的收敛阶数从改进到了。在互动环节，冼军教授对师生提出的相关问题进行了细致地解答，师生们受益匪浅。

冼军, 男, 博士, 教授, 博士生导师, 现为中山大学数学学院教授，中山大学逸仙学者、中国数学会理事、广东省数学会理事、广东省工业与应用数学学会副理事长。2004年毕业于中山大学基础数学专业，获理学博士学位, 同年进入浙江大学数学博士后流动站, 2006年博士后出站至今在中山大学数学学院工作。主要研究方向为小波分析与应用调和分析、采样理论及其在信号处理中的应用。在Appl. Comput. Harmon. Anal., Inverse Probl., J. Fourier Anal. Appl., Proc. Amer. Math. Soc., J. Approx. Theory等国内外主流专业期刊发表多篇关于信号的采样与重构理论及其应用的论文, 部分结果获得同行们的关注。 曾作为项目负责人主持包括国家优秀青年基金在内的多项国家级和省部级基金项目。