学术研究领域

高维统计、低秩矩阵恢复

荣誉称号和社会团体兼职

讲授课程

 《数学分析I, II》、《概率论与数理统计》、《高维数据分析》

科研情况

论文：

[1] Peng, L., Liu, X.*, Tan, X., Zhou, Y., & Luo, S. (2024). The statistical rate for support matrix machines under low rankness and row (column) sparsity. Statistical Papers, 1-32.

[2] Tan, X., Peng, L., Lian, H., & Liu, X.* (2024). Adaptive Huber trace regression with low-rank matrix parameter via nonconvex regularization. Journal of Complexity, 101871.

[3] Peng, L., Tan, X., Xiao, P., Rizk, Z., & Liu, X.* (2023). Expectile trace regression via low-rank and group sparsity regularization. Statistics, 1-21.

[4] Tan, X., Peng, L., Xiao, P., Liu, Q., & Liu, X.* (2023). The rate of convergence for sparse and low-rank quantile trace regression. Journal of Complexity, 101778.

[5] Peng, L., Tan, X., Xiao, P., Rizk, Z., & Liu, X.* (2023). Oracle Inequality for Sparse Trace Regression Models with Exponential β-mixing Errors. Acta Mathematica Sinica, English Series, 39(10), 2031-2053.

[6] Liu, Y., Peng, L., Liu, Q., Lian, H., & Liu, X.* (2023). Functional additive expectile regression in the reproducing kernel Hilbert space. Journal of Multivariate Analysis, 198, 105214.

[7] Peng, L.* (2023). Oracle inequalities for weighted group Lasso in high-dimensional Poisson regression model. Communications in Statistics-Theory and Methods, 1-27.

[8] Peng, L., Zhu, Y.*, & Zhong, W. (2023). Lasso regression in sparse linear model with φ-mixing errors. Metrika, 86(1), 1-26.

1.主持国家自然科学基金青年项目,  2023.01--2025.12.

2.主持江西省自然科学基金青年项目，2023.01--2025.12.

3.主持江西省教育厅科技项目，2023.01--2023.12. (已结题)

课题：

主持国家自然科学基金青年项目，江西省科技厅青年项目，江西省教育厅项目各1项

获奖情况

其它情况

教育经历：本科、硕士毕业于北京航空航天大学，博士毕业于上海交通大学数学科学学院统                计学专业。

工作经历：2021.11--至今，江西财经大学统计与数据科学学院，讲师。

              2023.08--2023.10，香港城市大学数学系，访问学者。

              2024.03--2025.03，惠灵顿维多利亚大学数学与统计学院，访问学者。

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