工作经历

• 2024/07-今，清华大学统计与数据科学系，副教授

• 2020/08-2024/07，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

教  学

• 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。