近日，我院王启华研究员和博士生杜金烨合作的论文“Penalized empirical likelihood over decentralized networks”被统计学国际四大顶级期刊之一的Journal of the Royal Statistical Society Series B接收，并已在线发表。该刊每年发表论文约50篇，普遍认为发表难度在统计学四大期刊中最大，拥有极高的学术声誉。

    该论文围绕去中心化网络上的经验似然推断问题展开研究，根据网络结构，提出了惩罚经验似然方法及两种相应算法。研究成果有效突破了经验似然方法在处理大规模数据或多数据来源时所面临的计算瓶颈，也兼顾了多源数据分析中的隐私保护需求，为经验似然在相关情形下的应用提供了系统创新的方法、技术与算法并奠定了理论基础。

    王启华，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，博士生导师，国家杰出青年基金获得者。曾在北京大学、香港大学任教，先后访问加拿大、美国、德国及澳大利亚10多所世界一流大学。主要从事复杂数据经验似然统计推断、缺失数据分析、高维数据统计分析、大规模数据分析等方面的研究，出版专著三部，在Journal of the Royal Statistical Society: Series B, The Annals of Statistics, JASA及Biometrika等国际重要刊物发表论文150余篇, 部分工作已产生持久不断的学术影响。