个人信息：

• 邮箱：wangx937@mail.sysu.edu.cn；xiongwang@ualberta.ca
• 办公室：中山大学新数学楼（东南区266栋）517
• 个人主页：https://sites.google.com/view/xiong-wang

教育与工作经历：

• 2009.9-2013.6 武汉理工大学，学士
• 2013.9-2016.6 中国科学院武汉物理与数学研究所，硕士
• 2018.1-2022.6 阿尔伯塔大学，博士
• 2022.7-2025.6 约翰霍普金斯大学，J.J. Sylvester助理教授
• 2025.7-至今 中山大学，副教授

 个人简介：

    王雄老师的主要研究方向为概率论与数理统计，研究兴趣涵盖随机微分方程及其在机器学习中的应用，特别关注随机偏微分方程（SPDEs）解的长时间行为以及交互粒子系统相关的机器学习问题，并探索其在数据驱动建模中的理论基础与算法设计。近年来，在高斯噪声驱动的SPDEs研究中，围绕解的适定性、间断性(intermittency)现象与均方稳定性等理论问题取得了一系列进展；在交互粒子系统的研究中，结合统计与机器学习方法，系统地研究了相关的非参数推断。相关成果已发表于 Annales de l’Institut Henri Poincaré (B)、Bernoulli、Journal of Machine Learning Research 等国际知名概率与机器学习期刊。