近日，威尼斯wns8885566数学与信息科学学院副教授徐杰及其合作者，在数理统计国际权威学术期刊《Bernoulli》发表了题为“Maximum likelihood estimation for small noise multi-scale McKean-Vlasov stochastic differential equations”的研究论文，威尼斯wns8885566为唯一第一作者和通讯作者单位。徐杰为该论文的第一作者和通讯作者，合作者为中山大学2024级博士生郑巧、河南工学院教师穆建勇。该研究得到了河南省高等学校重点科研项目基础研究计划的支持。
在实际生活中，包含快变量和慢变量在内的多尺度随机模型经常会出现在生物学、化学、分子动力学、气候动力学、流体力学、金融数学等领域。小噪声扰动多尺度随机模型的统计推断问题已被研究。然而，现存的小噪声扰动多尺度随机模型的统计推断论文都要求模型的系数满足有界条件和周期性条件。在本论文的研究中，首先，多尺度随机模型的系数不满足有界性和周期性这两个严格限制条件；其次，把多尺度随机模型推广到分布依赖情形并给出其极大似然估计强相合的最优收敛速度以及渐近正态性；最后，通过数值模拟验证了理论的有效性。
《Bernoulli》是中国数学会数学领域高质量科技期刊分级目录T1期刊，是业内公认的数理统计类权威期刊，拥有较高的学术影响力和声誉。
论文链接：https://www.bernoullisociety.org/index.php/publications/bernoulli-journal/bernoulli-journal-papers
（数学与信息科学学院 徐 杰 科技处 魏 然）
