去中心化数据分析中的若干统计学问题

       去中心化数据分析是一项复杂而多样化的领域，它旨在解决分布式数据存储和分析的挑战。上海交通大学的刘卫东教授在大会中做了关于去中心化数据分析的精彩报告，深入研究了在去中心化环境中出现的多个重要统计学问题和应用领域。

       首先，报告介绍了去中心化数据存储与交互的核心概念。在这个环境中，节点存储着局部数据，只能通过与相邻节点的通信来获取全局信息。这样的网络通常是连通的，但节点之间的通信限制了数据的共享。为了应对这一挑战，研究人员需要设计算法，使每个节点都能够有效地利用所有数据进行参数估计、假设检验、预测推断等任务。

       其次，报告列举了去中心化数据分析在多个领域的应用，包括无线传感网络、多智能体决策、智能电网和物联网。这些应用强调了去中心化方法在实际问题中的重要性和潜力。

       接着，报告指出了去中心化数据分析在主流统计学领域中相对较少的研究，但提出了一系列可能的研究方向，包括求和、基础性统计量、多重检验、统计优化和多智体强化学习。这些方向代表了在去中心化环境中需要解决的统计学问题。

       报告还详细讨论了一些具体问题和算法，如平均数共识算法、样本中位数的计算、去中心化非线性统计量的计算、去中心化多重检验、去中心化MCMC等。这些问题涵盖了从基本的统计计算到高级的统计学方法的广泛范围。

       最后，报告提到了去中心化网络优化和一些基础性算法，如去中心梯度下降、梯度跟踪、去中心Nesterovs加速等。这些算法旨在解决在去中心化环境中的数学优化问题。

报告深入研究了去中心化数据分析领域的多个方面，强调了其在各种应用中的潜力，并提出了一系列未来研究的方向和挑战。这些研究对于推动分布式和去中心化数据处理技术的发展具有重要意义。

报告来源信息：https://stat-ds.sustech.edu.cn/portal/meeting/index/id/12