林乾 副教授

研究方向:数理统计,机器学习,深度学习

地址: 清华大学伟清楼209-A室


电话: 010-62782431


邮箱: qianlin@tsinghua.edu.cn


工作经历
  • 2020/08-今,清华大学统计学研究中心,副教授
  • 2017/08-2020/08, 清华大学统计学研究中心,助理教授

研究兴趣
  • 高维数据降维、推断
  • 深度学习的数理基础
  • 数据科学中的数学问题
  • 实际应用场景中的时间序列问题

发表论文
  • Qian Lin, Li, D. Huang and J. S. Liu. "On Optimality of Sliced Inverse Regression in High Dimensions", Annals of Statistics, (accepted)
  • Li, P. Ding, Qian Lin, D. Yang and J. S. Liu. Randomization-based inference for peer effects, Journal of the American Statistical Association 114, no. 528 (2019): 1651-1664,
  • Qian Lin, Z. Zhao and J. S. Liu. "Sparse Sliced Inverse Regression via Lasso."  Journal of the American Statistical Association 114, no. 528 (2019): 1726-1739,
  • Qian Lin, Z. Zhao and J. S. Liu. "On Consistency and Sparsity of Sliced Inverse Regression in High Dimensions,"   Annals of Statistics Volume 46, Number 2 (2018), 580-610.
  • Neykov, Qian Lin and J. S. Liu. "Signed Support Recovery for Single Index Models in High Dimensions", Annals of Mathematical Sciences and Applications Vol. 1 No. 2 (2016) 379-426
  • Qian Lin, Y. Li and J. S. Liu. "Inverse Modeling: A strategy to cope with nonlinearity”, Handbook of Big Data Analytics, Springer; In Press, 2016.   (Book Chapter) Mathematics:
  • Qian Lin and M. Wang. "Isogeny orbits in a family of abelian varieties", Acta Arithmetica 170(2015), 161-173
  • Roman Bezrukavnikov and Qian Lin. "Highest weight modules at the critical level and noncommutative Springer resolution", Algebraic Groups and Quantum Groups, Math. 565 (2012): 15-27
  • Qian Lin, Z. Liu and Y. Sheng. "Quadratic Deformations of Lie-Poisson Structures", Letters in Mathematical Physics3 (2008): 217-2

 
  • 研究生课程
  • 《高等统计选讲》 (2020/Fall)
  • 《高等数理统计I》(2019/Fall)
  • 《高等数理统计 II》 (2019/Spring)
  • 《非参数统计》 (2018/Fall)
  • 《高维统计分析》 (2018/Spring)
  • 本科生课程
  • 《应用随机过程》(2019/Fall)
  • 社会服务
  • 中国现场统计研究会计算统计分会副秘书长
  • 中国现场统计研究会数据科学与人工智能分会理事
  • 项目
  • 中国科学院软件研究所,“小概率事件挖掘模型研究”
  • 字节跳动,“用户行为指标的建模与预测”
  • 北京智源人工智能研究院,“神经网络的抗过拟合性的几何解释”
  • 国家自然科学基金面上项目,“高维数据中的充分性降维问题”,主持,2020/01-2023/12.
  • 北京市自然科学基金重点研究专题,“人工智能的统计理论与算法基础”,子课题负责人,2019/10-2023/10.

招生 如果您对我偏理论方向的问题感兴趣,我希望您选修过抽象代数,微分流形,实变函数,泛函分析等课程。如果您对我偏应用方向的问题感兴趣,我希望您选修过数学分析,高等代数,数理统计,数据结构等课程。