报告摘要：主要介绍复杂结构下大维样本协方差矩阵的广义逆的极限谱理论，并通过该极限结果探讨线性组合模型下预测误差的极限理论。基于此分析模型平均问题中预测误差的极限行为，提出基于谱协同理论的模型平均方法。进一步，研究复杂结构下大维样本协方差矩阵的广义逆的线性谱统计量的中心极限定理，并探讨其可能存在的一些应用。

报告人简介：姜丹丹教授任西安交通大学数学与统计学院教授、博士生导师，国家级青年人才计划入选者、陕西省高层次人才引进青年计划入选者、陕西基础科学研究院副院长、西安数学与数学技术研究院统计学与大数据技术中心副主任。主要从事随机矩阵、高维统计推断等理论研究及其应用研究，研究成果发表在Annals of Statistics、Biometrika、Bernoulli、Statistica Sinica、Science China Mathematics等期刊。主持千万级国家重点研发计划课题1项；主持国家自然科学基金面上项目 3 项；主持省部级科研项目 6 项；先后主持华为横向项目3项，研究成果以第一发明人申请专利2项，1项国际专利已授权并获华为“突出贡献奖”。作为第一获奖人曾获吉林省自然科学学术成果奖特别奖、全国百篇优博论文提名奖等。担任中国现场统计研究会随机矩阵理论及其应用分会秘书长、中国现场统计研究会大数据统计分会副理事长、CSIAM青年工作委员会委员、CSIAM大数据与人工智能专委会委员等。