日前，2019年公司优秀科研成果奖评选结果公布，我司共有4项成果榜上有名，他们是：

（1）李娜副教授的成果《Indefinite stochastic linear-quadratic optimal control problems with random jumps and related stochastic Riccati equations》荣获一等奖。该成果从随机LQ最优控制问题的良定义入手，受等价代价泛函方法的启发，引入了新的元素“放松补偿子”以代替Riccati方程的解，从而将正定条件放松到不定条件。这一方法的主要特点在于放松补偿子并不受某特定方程的约束，可以避免在条件放松这个层面上讨论Riccati方程的可解性。放松补偿子这一方法更加灵活，对控制权阵的条件放松更加直接、有效。

（2）季加东、何勇二位预聘制副教授的成果《A New Insight into Underlying Disease Mechanism through Semi-parametric Latent Differential Network Model》荣获二等奖。该成果建立了高维半参数潜在变量差异网络模型，可用于处理既有离散型，又有连续型变量的数据集。该模型有助于从基因层面发现复杂疾病的治病机理。数值模拟验证了该方法的有效性，关于肺癌的实际数据也证实了该方法的优势。

（3）何勇预聘制副教授的成果《Variable Selection for High Dimensional Gaussian Copula Regression Model: An Adaptive Hypothesis Testing Procedure》荣获三等奖。该成果在高斯Copula回归模型下，提出了一种基于多重检验的高维变量选择方法，该方法不依赖于回归方程中未知边际单调函数的形式，理论上保证了该方法能够渐近控制错误发现率，数值模拟验证了该方法的有效性，关于美国社区和犯罪的实际数据也验证了该方法的优势。

（4）牛新艳博士的成果《Explicit pseudo-symplectic methods for stochastic Hamiltonian systems》荣获三等奖。该成果针对带可加噪声的随机哈密顿系统，提出一类完全显式的伪辛数值格式，给出该格式在计算精确度和稳定性方面的理论结果，并通过几类典型系统的数值实验，验证了该格式的良好数值特性。伪辛数值格式的提出，为动力系统的长时间行为模拟提供了新的思路和方法，具有较高的研究价值和应用前景。

撰稿人：李娜、何勇、牛新艳

审核人：李国锋