复杂数据集与逆问题：断层成像、网络及其他
摘要
本书是为纪念 Yehuda Vardi 而收录的论文集。Yehuda 在 2005 年 1 月 13 日意外去世时，担任罗格斯大学统计学系主任。2005 年 10 月 21 日至 22 日，约 150 位来自统计学、电信、生物医学工程、生物信息学、生物统计学和流行病学等不同领域的顶尖学者齐聚罗格斯大学，参加为他举办的会议。本次会议由编者组织，主题为“复杂数据集与逆问题：断层成像、网络及其他”。本论文集收录了会议上展示的研究工作以及 Yehuda 同事们的贡献。会议的主题是网络以及其他涉及不完整数据和统计逆问题的重要新兴研究领域。网络在我们周围无处不在：通信、计算机、交通、社会和能源网络只是其中的几个例子。在这个信息时代，随着海量网络数据的收集，该领域吸引了统计学和计算机工程研究人员以及电信提供商和各种政府机构的大量关注。然而，由于网络数据通常受限于位于复杂图结构网络拓扑之上的时变且相互依赖的通信协议，目前开发的用于分析网络数据的统计工具寥寥无几。这些及其他重要技术中的许多典型应用可被视为具有复杂、大规模、高维且可能存在偏差/不完整数据的统计逆问题。这种关于逆问题的统一主题特别适合用于纪念 Yehuda 的会议和文集。事实上，他在这些领域做出了具有影响力的贡献，特别是在医学断层成像、有偏数据、统计逆问题和网络断层成像方面。
引用
@article{arxiv.0708.1130,
title = {Complex Datasets and Inverse Problems. Tomography, Networks and Beyond},
author = {Regina Liu and William Strawderman and Cun-Hui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:0708.1130},
year = {2007}
}
评论
Published at http://dx.doi.org/10.1214/074921707000000229 in the IMS Lecture Notes Monograph Series (http://www.imstat.org/publications/lecnotes.htm) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)