6月19日下午，应统计与数学学院的邀请，美国伊利诺伊理工大学康露露副教授在竞东楼302做了主题为“Dimension Reduction for Gaussian Process Models via Convex Combination of Kernels”的学术讲座。康露露教授长期致力于仿真数据、实验和建模等方面的研究，在该领域取得了丰富的研究成果，有多篇论文发表于Technometrics，Journal of Statistical Planning and Inference等期刊。讲座由统计与数学学院孙黎明老师主持，学院部分师生参加。
康露露以自己正在研究的一个数学模型为基础，首先从经典的高斯过程模型出发，在评述比较经典理论的基础上，阐明了该研究的出发点、立足点以及相对已有研究的突破之处；随后，基于理论模型，详细介绍了Dimension Reduction for Gaussian Process Models的推算过程及机制。康露露指出，相对于已有研究高斯数学模型的方法，该研究的最大创新之处在于，通过巧妙的降维度处理，从而大大地简化了数据运算，从而为工程设计、机械制造、生化实验、制造飞机等科学工程领域提供新的系统方法。
期间，康露露与参会师生展开了热烈的讨论，解答了大家提出的相关疑惑。整个讲座内容翔实，辅助实例，气氛热烈，取得显著效果。