中国人民大学健康大数据研究院黄辉授团队研究成果“Green’S Matching: An Efficient Approach to Parameter Estimation in Complex Dynamic Systems”在《Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology》接收发表。

微分动力系统的关键参数对于描述整个系统的内在特征至关重要。许多用于估计动力系统参数的方法在计算或统计推断上是不充分的，特别是对于具有高阶微分算子的复杂系统，如运动动力学。本文介绍了格林匹配法，这是一种计算上可行且统计上高效的两步方法，因为通过计算格林函数微分算子的逆，它只需要逼近动态系统中的轨迹，而不需要算出它们的导数。这保证了一般阶方程中的参数估计量的优良统计性质，也是前人方法所不具备的特性。总的来说，格林匹配技术为复杂动态系统中的广泛统计推断提供了一个有效的框架。本文的合作作者包括：谭键滨（杜克大学），张国宇（北京大学），王学钦（中国科学技术大学），黄辉（中国人民大学）和姚方（北京大学）。