曾晓晨  

一、个人基本情况

姓名:曾晓晨       性别:               

职称:讲师                      所在部门:理学部数学学院数学系                 

社会兼职:美国数学会《Mathematical Reviews》评论员             

二、主要研究方向

  小波分析及其应用,涉及小波与统计估计、采样理论、应用调和分析等领域。

研究成果发表在《Appl. Comput. Harmon. Anal.》、《Adv. Comput. Math.》、《J. Comput. Math.》、《Anal. Appl.》、《Math. Methods Appl. Sci.》、《Appl. Anal.》、《Statist. Probab. Lett.》、《Int. J. Wavelets Multiresolut. Inf. Process.》、《Commun. Statist. Theory Methods、《数学学报》等国内外知名期刊。曾前往捷克布拉格、日本名古屋参加国际学术会议并作报告;多次参加由中山大学、浙江大学、南开大学等国内著名高校组织的调和分析、小波分析等方向的国际学术研讨会。

三、教育与工作经历

2012年7月毕业于北京工业大学应用数理学院信息与计算科学专业,获理学学士学位;同年被保送攻读我校基础数学方向研究生,硕博连读,师从刘有明教授。2018年7月获理学博士学位并留校任教至今,其中2018年7月—2020年7月于统计学博士后流动站从事师资博士后工作,合作导师:张忠占教授;两次被评为北京市普通高等学校优秀毕业生。2020年1月遴选为数学学科硕士研究生导师。

四、主要科研项目

1. 现主持国家自然科学基金青年基金(No.11901019,30万,2020.1—2022.12)和北京市教委科研计划资助项目(No.KM202010005025,15万,2020.1—2022.12)各一项;

2. 主持完成北京市博士后基金(8.3万,2019.6-2020.7)、朝阳区博士后基金(3万,2019.11-2020.7)和北京工业大学校基础研究基金(5万,2019.1-2019.12)。

五、代表性成果(以第一作者/通讯作者发表的部分学术论文)

[1] Adaptive and optimal pointwise deconvolution density estimations by wavelets. Adv. Comput. Math., 2021, 47(1), Article Number: 14, 28pp. (SCI, Q1)

[2] Adaptive and optimal point-wise estimations for densities in GARCH-type model by wavelets. J. Comput. Math., 2021, in press. (SCI, Q2)

[3] A pointwise lower bound for generalized deconvolution density estimation. Appl. Anal., 2021, 100(8): 1806-1815. (SCI)

[4] Optimal wavelet estimators of the heteroscedastic pointspread effects and Gauss white noises model. Commun. Statist. Theory Methods, 2021, DOI: 10.1080/03610926.2020.1862874. (SCI)

[5] Asymptotic normality for wavelet deconvolution density estimators. Appl. Comput. Harmon. Anal., 2020, 48(1): 321-342. (SCI, Q1, Top期刊)

[6] Wavelet estimations for mixed densities under multiplicative censoring. Math. Methods Appl. Sci., 2020, 43(2): 808-821. (SCI, Q2)

[7] Wavelet pointwise estimations under multiplicative censoring. Int. J. Wavelets Multiresolut. Inf. Process., 2020, 18(4), 2050020, 19pp. (SCI)

[8] Strong Lp convergence of wavelet deconvolution density estimators. Anal. Appl., 2018, 16(2): 183-208. (SCI, Q2)

[9] Wavelet density deconvolution estimations with heteroscedastic measurement errors. Statist. Probab. Lett., 2018, 134, 79-85. (SCI)

[10] A note on wavelet deconvolution density estimation. Int. J. Wavelets Multiresolut. Inf. Process., 2017, 15(6), 1750055, 12pp. (SCI)

[11] 带超级光滑噪声密度函数的小波自适应点态估计. 数学学报, 2019, 62(5): 687-702.

六、指导研究生

现独立指导硕士研究生1名;协助指导博士研究生2名(均已毕业),协助指导硕士研究生4名(其中2名已毕业)。

七、主讲课程

现主讲《高等数学(工)》、《复变函数与积分变换》、《线性代数(工)》等本科生课程。

八、联系方式

地址:北京市朝阳区平乐园100号北京工业大学理学部 100124

E-mailzengxiaochen@bjut.edu.cn


北京工业大学研究生招生办公室 地址:北京市朝阳区平乐园100号 邮政编码:100124 联系电话:010-67392533