近日，西蒙菲莎大学王亮亮教授应邀到我校讲学，在工科4号楼638会议室作了题为《Robust and Scalable Bayesian Dimension Reduction》的学术交流报告会。会议由数学与统计学院副院长王海军主持，学院部分教师、研究生参会。
报告中，王亮亮教授介绍了贝叶斯降维方法研究领域的最新突破性进展,包括一种稳健的贝叶斯函数型主成分分析框架（RB-FPCA）和一种广义贝叶斯多维标度框架（GBMDS），这两大模型的创新性体现在采用退火序贯蒙特卡洛算法（ASMC）进行后验推断。相较于传统MCMC方法，本方法在稳健性、可扩展性和不确定性量化方面均展现出显著优势。
王亮亮，加拿大英属哥伦比亚大学（University of British Columbia）统计学博士，现任西蒙菲莎大学（Simon Fraser University）副教授，博士生导师。长期致力于贝叶斯统计、机器学习、函数型数据分析及生物统计等领域的科学研究。在国际和国内著名杂志发表学术论文60余篇，多次担任重要国际学术会议组委会成员，并主持和参与多项国家级科研项目。
通讯员/姬静怡
