學(xué)習(xí)及工作簡歷
一、畢業(yè)學(xué)校1982年中國科技大學(xué)，博士；論文題目：《隨機變量的獨立性及其應(yīng)用》二、工作簡歷1。2002年3月至今東北師范大學(xué)數(shù)學(xué)系2。1999年至今新加坡國立大學(xué)概率與統(tǒng)計系教授3。1997-1999新加坡國立大學(xué)數(shù)學(xué)系高級研究員4。1994-1997臺灣省NationalSunYat-Sen大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系教授5。1990-1994美國Temple大學(xué)副教授6。1988-1990美國Penn洲立大學(xué)多元分析中心SeniorResearchAssociate7。1984-1988美國Pittsburgh大學(xué)多元分析中心Visitingresearchassociate8。1982-1984中國科技大學(xué)數(shù)學(xué)系講師，副教授科研成果
自1982年參加工作以來，白志東一直從事概率統(tǒng)計中極限理論方面的研究，解決了數(shù)學(xué)、物理學(xué)界眾多公認(rèn)的理論問題，對數(shù)學(xué)、物理學(xué)界有重要影響。至今已發(fā)表學(xué)術(shù)論文180余篇，其中近120篇為SCI檢索論文，在《AnnalsofProbability》、《AnnalsofStatistics》和《Biometrika》等頂級概率統(tǒng)計雜志發(fā)表論文20余篇，另還有近20篇乃應(yīng)邀為各學(xué)術(shù)專著所寫的章節(jié)。目前論文已被SCI引用達1000多次。并且已出版《RankedSetSampling》、《SpectralAnalysisofLargeDimensionalRandomMatrices》和《概率不等式》等專著。對“大維隨機矩陣的譜分析理論”的研究取得重要結(jié)果，就此發(fā)表論文24篇，其中9篇發(fā)表在《AnnalsofProbability》上，被SCI引用近300次。白志東建立的“白志東不等式”和“經(jīng)驗譜分布收斂速度的估計”，為經(jīng)驗譜分布收斂速度的估計開辟了道路，被廣泛應(yīng)用，受到國內(nèi)外同行的高度評價和肯定。首次提出“PartialCramer條件”的概念，填補了沒有Cramer條件不能漸進展開的空白。其它的主要研究領(lǐng)域還有：分布函數(shù)的漸進展開，模型選擇，信號處理，M-估計，深度估計，臨床試驗中的序貫設(shè)計，算法中的應(yīng)用概率等。其成果在原子物理，無線電電子學(xué)，經(jīng)濟，管理，金融，保險，數(shù)理統(tǒng)計等方面都有重要應(yīng)用。個人榮譽
由于他學(xué)術(shù)上的杰出貢獻，于1990年3月被評為第三世界科學(xué)院院士。并當(dāng)選為美國數(shù)理統(tǒng)計研究院院士，國際統(tǒng)計協(xié)會會員，2002年起擔(dān)任中國概率統(tǒng)計學(xué)會常務(wù)理事，IMS會員，中國數(shù)學(xué)協(xié)會會員，ICSA會員，曾擔(dān)任《JournalofMultivariateAnalysis》主編，《JournalofStatisticalPlanningandInference》、《StatisticaSinica》及《Sankya》副主編，一直擔(dān)任《MathematicalReview》及《ZentralblattfurMathematik》評論員。
相關(guān)圖書
高維隨機矩陣的譜理論及其在無線通信和金融統(tǒng)計中的應(yīng)用（全英文）
作 者： 白志東，方兆本，梁應(yīng)敞 著
叢 書 名：
出 版 社： 中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社
ＩＳＢＮ：9787312022746
出版時間：2009-06-01
版 次：1
頁 數(shù)：231
裝 幀：平裝
開 本：
內(nèi)容簡介
本書講述了隨機矩陣譜理論的主要結(jié)果和前瞻研究，以及它在無線通信和現(xiàn)代金融風(fēng)險理論中的應(yīng)用。書中前面講解基本知識，后面分析重要范例，全面介紹了隨機矩陣譜理論在這兩個領(lǐng)域中的成果。本書對其他需要高維數(shù)據(jù)分析的領(lǐng)域，能起到示范作用。本書可作為統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)、現(xiàn)代物理、量子力學(xué)、無線通信、金融工程、經(jīng)濟學(xué)等領(lǐng)域本科生、研究生和工程技術(shù)人員學(xué)習(xí)隨機矩陣?yán)碚摰闹匾獏⒖假Y料。 ·查看全部>>目錄
Preface of Alumnis SerialsPreface
1 Introduction
1.1 History of RMT and Current Development
1.1.1 A Brief Review of RMT
1.1.2 Spectral Analysis of Large Dimensional Random Matrices
1.1.3 Limits of Extreme Eigenvalues
1.1.4 Convergence Rate of ESD
1.1.5 Circular Law
1.1.6 Central Limit Theory （CLT） of Linear Spectral Statistics
1.1.7 Limiting Distributions of Extreme Eigenvalues and Spacings
1.2 Applications to Wireless Communications
1.3 Applications to Finance Statistics
2 Limiting Spectral Distributions
2.1 Semi-circular Law
2.1.1 The lid Case
2.1.2 Independent but not Identically Distributed
2.2 Marcenko-Pastur Law
2.2.1 MP Law for lid Case
2.2.2 Generalization to the Non-lid Case
2.2.3 Proof of Theorem 2.11 by Stieltjes Transform
2.3 LSD of Products
2.3.1 Existence of the ESD of SnTn
2.3.2 Truncation of the ESD of Tn
2.3.3 Truncation， Centralization and Rescaling of the X-variables
2.3.4 Sketch of the Proof of Theorem 2.12
2.3.5 LSD of F Matrix
2.3.6 Sketch of the Proof of Theorem 2.14
2.3.7 When T is a Wigner Matrix
2.4 Hadamard Product 4
2.4.1 Truncation and Centralization
2.4.2 Outlines of Proof of the theorem
2.5 Circular Law
2.5.1 Failure of Techniques Dealing with Hermitian Matrices
2.5.2 Revisit of Stieltjes Transformation
2.5.3 A Partial Answer to the Circular Law
2.5.4 Comments and Extensions of Theorem 2.33
3 Extreme Eigenvalues
3.1 Wigner Matrix
3.2 Sample Covariance Matrix
3.2.1 Spectral Radius
3.3 Spectrum Separation
3.4 Tracy-Widom Law
3.4.1 TW Law for Wigner Matrix
3.4.2 TW Law for Sample Covariance Matrix
4 CLT of LSS
4.1 Motivation and Strategy
4.2 CLT of LSS for Wigner Matrix
4.2.1 Outlines of the Proof
4.3 CLT of LSS for Sample Covariance Matrices
4.4 F Matrix
4.4.1 Decomposition of Xnf
4.4.2 Limiting Distribution of X+nf
4.4.3 Limiting Distribution of Xnf
5 Limiting Behavior of Eigenmatrix of Sample Covariance Matrix
5.1 Earlier Work by Silverstein
5.2 Further Extension of Silversteins Work
5.3 Projecting the Eigenmatrix to a d-Dimensional Space
5.3.1 Main Results
5.3.2 Sketch of Proof of Theorem 5.19
5.3.3 Proof of Corollary 5.23
6 Applications to Wireless Communications
6.1 Introduction
6.2 Channel Models.
6.2.1 Basics of Wireless Communication Systems
……
7 Limiting Performances of Linear and Iterative Receivers
8 Applications to Finace Statistics
References
