再生核的若干关键数学问题及其在机器学习中的应用

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该负责人其他项目

• 深度神经网络的前沿分析与逼近问题研究（国自然，张海樟，2026）
• 学习理论的前沿数学问题及应用（国自然，张海樟，2019）
• 应用与计算调和分析（国自然，张海樟，2012）
• 机器学习中的稀疏逼近与巴拿赫空间方法（国自然，张海樟，2011）

中山大学其他项目

• 基于μOCT的血细胞活体动态成像方法研究（国自然，葛昕，2026）
• 声学双曲节点线材料波动和物理效应研究（国自然，郑立洋，2026）
• 带停时与控制的非平稳连续时间Markov博弈（国自然，郭昕，2026）
• 利用新型径迹算法寻找超出标准模型新物理（国自然，刘洋，2026）
• 利用四底夸克末态的双希格斯产生过程研究希格斯自耦合（国自然，石辽珊，2026）
• 非建模引力波搜索与分类的级联式深度学习框架研究（国自然，严建祺，2026）
• 考虑三重孔隙结构特征的岛礁隧洞爆破损伤机理与优化设计研究（国自然，马建军，2026）
• 局部向上非均匀渗流诱发砂层流化-剪切耦合失稳机理研究（国自然，林存刚，2026）

函数逼近论学科其他项目

• 随机投影在学习理论中的几个应用（国自然，林俊宏，2019）
• 学习理论的前沿数学问题及应用（国自然，张海樟，2019）
• 1-bit 压缩感知理论及其应用的研究（国自然，毕宁，2019）
• Painlevé 函数与随机矩阵普适性理论研究（国自然，徐帅侠，2019）
• 函数型数据恢复以及数据之间的依赖关系（国自然，陈迪荣，2019）
• 解析再生核希尔伯特空间的自适应傅里叶分解理论及其相关应用（国自然，麦伟雄，2019）
• 再生核巴拿赫空间中的核函数方法（国自然，林荣荣，2019）
• 正交多项式与随机矩阵理论（国自然，张仑，2018）