2025年11月7日下午，香港中文大学（深圳）数据科学学院校长讲座教授、美国明尼苏达大学统计系终身教授、国际概率统计及相关领域知名学者姜铁锋教授应邀访问统计学院，并为师生作题为“随机矩阵主子式极端特征值的渐近分析”的学术报告。本次报告由熊巍教授主持，学院部分青年教师及本研学生参加了此次学术活动。

姜铁锋教授首先从随机矩阵理论的发展脉络与研究背景切入，系统阐述了特征值分析在高维统计、信号处理及机器学习等领域的重要理论价值与应用意义。他指出，传统研究多聚焦于完整矩阵的最大与最小特征值，而在实际问题中，所有主子式的极端特征值同样具有关键作用。随后，姜教授以清晰严谨的方式讲解了主子式极端特征值的渐近性质，重点展示了在维度不断升高的情形下，极端特征值呈现出高度稳定的统计规律，并可通过概率方法进行严格刻画，从而为高维统计推断提供理论保证。

报告后半部分，姜铁锋教授进一步介绍了该领域的最新研究成果，包括对 Wishart 矩阵与 Wigner 矩阵主子矩阵极端特征值的系统性分析，以及相关理论在压缩感知与高维统计推断中的潜在应用价值。他指出，此类研究不仅具有重要的数学理论意义，也为稀疏信号恢复、协方差结构检验等问题提供了全新的方法论视角。
     在交流互动环节，多位师生围绕随机矩阵的研究方法、极值分布在统计模型中的应用前景以及科研训练过程中遇到的困惑等问题踊跃提问。姜教授逐一作出耐心详尽的解答，并鼓励同学们保持学术好奇心，积极探索理论创新与实际应用之间的结合路径。
     本次学术报告内容深入浅出、富有启发性，使参会师生对随机矩阵理论及其在高维统计与信号处理领域的重要研究价值有了更为全面和深刻的理解，为青年教师及研究生未来的学术探索提供了新思路与研究方向。讲座在热烈的掌声中圆满结束。

（通讯员：李云辰 摄影：王萱 审核：郭伟）