吴量
- 教授 博士生导师
- 职务 教授 博士生导师
Email：wuliang@swufe.edu.cn
四川省成都市温江区柳台大道555号
研究方向
随机过程统计，机器学习理论，系统复杂性度量，金融大数据分析.
个人简介
吴量，西南财经大学统计学院与统计研究中心教授，博士生导师。2016年从中国科学院获得理学博士学位，毕业获中国科学院院长奖。主要研究领域为随机过程统计，复杂系统与机器学习理论，金融大数据分析。主持国家自然科学基金青年项目，国家自然科学基金重点项目子课题及四川省自然科学基金，在AAAI，IJCAI，Pattern Recognition，Fractals，JCAM与Applied Economics等会议和期刊发表论文20余篇。
吴量，西南财经大学统计学院与统计研究中心教授，博士生导师。2016年从中国科学院获得理学博士学位，毕业获中国科学院院长奖。主要研究领域为随机过程统计，复杂系统与机器学习理论，金融大数据分析。主持国家自然科学基金青年项目，国家自然科学基金重点项目子课题及四川省自然科学基金，在AAAI，IJCAI，Pattern Recognition，Fractals，JCAM与Applied Economics等会议和期刊发表论文20余篇。
现担任四川省现场统计学会副秘书长，成都市工业和信息化专家，美国《Mathematical Reviews》评论员。2016年获中国科学院院长优秀奖，2021年获西南财经大学青教赛三等奖，2022年获西南财经大学优秀教师，2024年获西南财经大学优秀工会会员，2025年获西南财经大学优秀党务工作者，2022年-2024年连续三年西南财经大学专业班主任年度考核优秀。
教育经历：
2013.9-2016.7 中国科学院武汉物理与数学研究所，数据分析与统计计算，理学博士
2010.9-2013.7 华中师范大学数学与统计学学院，概率论与数理统计专业，理学硕士2006.9-2010.7 华中师范大学数学与统计学学院，数学与应用数学专业，理学学士
教授课程
数理统计，随机过程，分类数据分析，最优化理论。
已发表文章（部分）
1.Liang Wu, Ruixi Hu*, Yunwen Lei. Stability-based generalization analysis of randomized coordinate descent for pairwise learning. Proceedings of the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-25), 2025, 21545-21553.
2.Jiujun He, Liang Wu, Chaofan Tao, Fengmao Lv*. Source-free domain adaptation with unrestricted source hypothesis. Pattern Recognition, 2024, 149: 110246.
3.Xiang Wu, Liang Wu*, Shujuan Chen. Long memory and efficiency of Bitcoin during COVID-19. Applied Economics, 2022, 54(4): 375-389.
4.Liang Wu, Manling Wang, Yiming Ding*. Testing for effects of cross-correlations on joint multifractality. Fractals, 2021, 29(7): 2150177.
5.Puyu Wang, Liang Wu*, Yunwen Lei. Stability and generalization for randomized coordinate descent. Proceedings of the 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-21), 2021, 3104-3110.
6.Liang Wu, Antoine Ledent, Yunwen Lei*, Marius Kloft. Fine-grained generalization analysis of vector-valued learning. Proceedings of the 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-21), 2021, 10338-10346.
7.Liang Wu and Shujuan Chen， Long memory and efficiency of Bitcoin under heavy tails，Applied Economics，2020, 52(48): 5298–5309.
8.Liang Wu , Yiming Ding∗，Wavelet-based estimations of fractional Brownian sheet: Least squares versus maximum likelihood，Journal of Computational and Applied Mathematics，2020,371 ,112609.
9.吴量，有限二阶矩情形与重尾情形下的Hurst参数，数学物理学报，2020，40A,1072-1082.
10.Liang Wu, Lei Chen, Yiming Ding*, Tongzhou Zhao. Testing for the source of multifractality in water level records. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications,2018, 508(C): 824-839.
11.Liang Wu, Yiming Ding*, Wavelet-based estimator for the Hurst parameters of fractional Brownian sheet. Acta Mathematica Scientia, 2017, 37B(1): 205-222.（期刊优秀论文）
1.Liang Wu, Ruixi Hu*, Yunwen Lei. Stability-based generalization analysis of randomized coordinate descent for pairwise learning. Proceedings of the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-25), 2025, 21545-21553.
2.Jiujun He, Liang Wu, Chaofan Tao, Fengmao Lv*. Source-free domain adaptation with unrestricted source hypothesis. Pattern Recognition, 2024, 149: 110246.
3.Xiang Wu, Liang Wu*, Shujuan Chen. Long memory and efficiency of Bitcoin during COVID-19. Applied Economics, 2022, 54(4): 375-389.
4.Liang Wu, Manling Wang, Yiming Ding*. Testing for effects of cross-correlations on joint multifractality. Fractals, 2021, 29(7): 2150177.
5.Puyu Wang, Liang Wu*, Yunwen Lei. Stability and generalization for randomized coordinate descent. Proceedings of the 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-21), 2021, 3104-3110.
6.Liang Wu, Antoine Ledent, Yunwen Lei*, Marius Kloft. Fine-grained generalization analysis of vector-valued learning. Proceedings of the 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-21), 2021, 10338-10346.
7.Liang Wu and Shujuan Chen， Long memory and efficiency of Bitcoin under heavy tails，Applied Economics，2020, 52(48): 5298–5309.
8.Liang Wu , Yiming Ding∗，Wavelet-based estimations of fractional Brownian sheet: Least squares versus maximum likelihood，Journal of Computational and Applied Mathematics，2020,371 ,112609.
9.吴量，有限二阶矩情形与重尾情形下的Hurst参数，数学物理学报，2020，40A,1072-1082.
10.Liang Wu, Lei Chen, Yiming Ding*, Tongzhou Zhao. Testing for the source of multifractality in water level records. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications,2018, 508(C): 824-839.
11.Liang Wu, Yiming Ding*, Wavelet-based estimator for the Hurst parameters of fractional Brownian sheet. Acta Mathematica Scientia, 2017, 37B(1): 205-222.（期刊优秀论文）
12.Liang Wu, Yiming Ding*. Estimation of self-similar Gaussian fields using wavelet transform. International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing, 2015, 13(6): 1550044.
主持项目
1.国家自然科学基金重点项目（子课题负责人）：大数据赋能的复杂系统可靠性建模与优化研究，2025.1-2029.12
2.四川省自然科学基金青年基金项目：多参数分数高斯噪声与相关随机微分方程的数值模拟，2023.1-2024.12.
3.西南财经大学光华青年教师成长计划：分数阶高斯随机场的估计与模拟，2022.9-2025.9.
4.中央高校教育教学改革专项：统计学本科生数学观的转变教学策略研究，2021.6-2023.12.
5.横向项目：目标研判系统中的轨迹数据分析，2021.5-2024.1.
6.国家自然科学基金青年科学基金项目：空间数据流的多重分形同质性与极端波动多分辨率监控研究，2020.1-2022.12.
7.西南财经大学引进人才科研启动资助项目：高频时间序列中的长记忆性与多重分形性研究，2019.1-2019.12.
8.中央高校基本科研业务费专项资金青年教师成长项目：多参数分数高斯噪声的模拟研究，2017.1-2017.12.
9.湖北省粮油食品质量监督检测中心项目：优质稻谷储藏技术研究与应用中的数据分析，2014.11-2015.1.
1.国家自然科学基金重点项目（子课题负责人）：大数据赋能的复杂系统可靠性建模与优化研究，2025.1-2029.12
2.四川省自然科学基金青年基金项目：多参数分数高斯噪声与相关随机微分方程的数值模拟，2023.1-2024.12.
3.西南财经大学光华青年教师成长计划：分数阶高斯随机场的估计与模拟，2022.9-2025.9.
4.中央高校教育教学改革专项：统计学本科生数学观的转变教学策略研究，2021.6-2023.12.
5.横向项目：目标研判系统中的轨迹数据分析，2021.5-2024.1.
6.国家自然科学基金青年科学基金项目：空间数据流的多重分形同质性与极端波动多分辨率监控研究，2020.1-2022.12.
7.西南财经大学引进人才科研启动资助项目：高频时间序列中的长记忆性与多重分形性研究，2019.1-2019.12.
8.中央高校基本科研业务费专项资金青年教师成长项目：多参数分数高斯噪声的模拟研究，2017.1-2017.12.
9.湖北省粮油食品质量监督检测中心项目：优质稻谷储藏技术研究与应用中的数据分析，2014.11-2015.1.