教育背景

• 博士，中国科学技术大学，香港城市大学（联合培养），数学，2010年

研究方向/领域

• 学习理论，函数逼近论

主讲课程

• 本科生课程：数据科学中的现代逼近论方法；  

• 研究生课程：统计学习理论；数据拟合的理论与方法；机器学习与模式识别中的数学理论与算法；高维统计与优化（研究生讨论班）

工作经历

• 2010.09至2011.09，香港城市大学，数学系，研究员；

• 2011.10至2013.12，复旦大学，数学科学学院，讲师；

• 2012.07至2013.07，比利时鲁汶大学，电子工程系，博士后研究员；

• 2013.12至2019.12，复旦大学，数学科学学院，副教授；

• 2019.12至今，     复旦大学，数学科学学院，教授

科研项目

• 学习理论中的高维逼近问题，12171093，国家自然科学基金委面上项目，2022.01.01至2025.12.31，主持；

• 深度学习神经网络的数学理论及应用，21JC1400600，上海市科委，基础研究重点项目，2021.10.01至2024.10.31，主持；

• 深度学习的逼近分析和相关课题，12061160462，国家自然科学基金委国际(地区)合作与交流项目，2021.01.01 至 2024.12.31, 参与；

代表论著（标*的合作者为本人指导的博士生）

1. Classification with deep neural networks and logistic loss (with Z. Zhang* and D.-X. Zhou), Journal of Machine Learning Research 25(2024), 1-117.  

2. Optimal gradient tracking for decentralized optimization (with Z. Song*, S. Pu and M. Yan), Mathematical Programming (2023), 1-53.

3. Optimality of robust online learning (with Z.-C. Guo and A. Christmann), Foundations of Computational Mathematics (2023), 1-29.

4. Sparse SIR: optimal rates and adaptive estimation (with K. Tan and Z. Yu), Annals of Statistics 48(2020), 64-85.

5. Learning theory estimates for coefficient-based regularized regression, Applied and Computational Harmonic Analysis 34(2013), 252-265.

荣誉奖项

• 卓识杰出人才计划，复旦大学，2023；

• 上海市优秀学科带头人（第二责任人），上海市科委，2018；