2026年5月20日，密苏里科技大学胡文清教授应邀在数学与统计学院随机分析与数理金融研究中心系列讲座第115讲作题为“Stochastic Optimization Algorithms in Machine Learning-a probabilistic approach”的学术报告。报告由副院长曹明响教授主持，学院部分老师和研究生参加了报告会。

报告会上，胡文清教授介绍了包括随机梯度下降、随机复合梯度下降与随机重球法等多种此类随机逼近算法，接着通过为离散递归方案引入近似扩散过程，运用随机分析与渐近方法中的精细技巧，分析了这些算法扩散极限的收敛性。同时，给出了这些算法应用于机器学习问题时的泛化性能。

报告会结束后，胡文清教授和与会师生进行了热烈的讨论和交流。本场报告会学术氛围浓厚，有效的促进了我院对相关领域的了解，同时极大的推进了参会专家与我院教师及学生的学术交流和合作。