著名統(tǒng)計學家佘軼原加入西湖大學 數(shù)據(jù)科學新高地,！西湖大學迎來了一位新成員——國際知名統(tǒng)計學家佘軼原教授,，他已正式加入并擔任理學院和理論科學研究院講席教授,。他的到來吸引了多位老師前來交流探討,。

統(tǒng)計學作為數(shù)據(jù)科學的核心基礎(chǔ),，在機器學習,、人工智能等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用,，廣泛應用于自然科學,、工程技術(shù)及社會科學等諸多領(lǐng)域,。佘軼原的研究涵蓋高維統(tǒng)計,、機器學習、優(yōu)化技術(shù),、大數(shù)據(jù)分析及穩(wěn)健統(tǒng)計,，屬于統(tǒng)計學、數(shù)學和計算機科學的深度交叉領(lǐng)域,。他在北京大學接受了數(shù)學與計算機方向的系統(tǒng)訓練,，隨后赴美攻讀統(tǒng)計學，并在斯坦福大學獲得博士學位,。2018年,，他在佛羅里達州立大學晉升為正教授，現(xiàn)全職加盟西湖大學,。佘軼原教授是美國統(tǒng)計學會會士,、數(shù)理統(tǒng)計學會會士及國際統(tǒng)計學會當選會員，曾榮獲美國國家科學基金會職業(yè)生涯獎,。他的加入將為西湖大學在統(tǒng)計學科布局上增添關(guān)鍵一環(huán),，并致力于打造學校在數(shù)據(jù)科學及其交叉領(lǐng)域的研究與人才培養(yǎng)新高地。

許多人誤以為統(tǒng)計學只是數(shù)據(jù)的簡單收集與整理,，實際上這只是起點,。統(tǒng)計學更關(guān)注如何通過數(shù)據(jù)推斷總體規(guī)律，并為實際決策提供堅實的理論依據(jù),。作為國家一級學科,，統(tǒng)計學不僅嚴謹且富有實踐價值，早已深度融入社會生活和各類科學領(lǐng)域,?！敖y(tǒng)計學是一門以數(shù)據(jù)為核心、研究與應對不確定性的科學,?！辟茌W原說,。

不確定性來源于測量誤差、個體差異,、抽樣偏差等,，統(tǒng)計學通過嚴謹?shù)姆治雠c建模幫助我們理解并量化這些不確定性，提升科學推斷和決策的可靠性,。近年來火熱的人工智能也離不開統(tǒng)計學的支持,。馬斯克曾表示：“機器學習的本質(zhì)就是統(tǒng)計學?！崩硐氲哪Ｐ筒粌H需要在給定數(shù)據(jù)上實現(xiàn)良好的擬合效果,，更重要的是具備統(tǒng)計上的有效性，即能夠適應更廣泛,、更一般的未知情境,。這種能力被稱為“泛化能力”。

佘軼原的研究重點之一是高維統(tǒng)計領(lǐng)域,，其核心挑戰(zhàn)在于樣本量遠低于變量維度,，導致“維度災難”。然而,，現(xiàn)代統(tǒng)計學發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)常常蘊含內(nèi)在的簡潔性,，如稀疏性或低秩性。利用這一洞察,，依然能夠從中獲得精準的預測與穩(wěn)健的推斷,。他的研究致力于融合非漸進性理論分析、高效的優(yōu)化算法與先進的正則化技術(shù),，深入挖掘數(shù)據(jù)背后的內(nèi)在關(guān)聯(lián),，使高維信息變得清晰且可解釋。

現(xiàn)實中數(shù)據(jù)往往并不“干凈”,，異常值,、標記錯誤,、高杠桿點等現(xiàn)象隨處可見,。這些異常數(shù)據(jù)可能嚴重影響傳統(tǒng)估計和推斷方法。佘軼原教授創(chuàng)新性地構(gòu)建了穩(wěn)健損失函數(shù)與高維統(tǒng)計正則化之間的理論橋梁,，通過融合稀疏約束與非凸優(yōu)化技術(shù)將異常檢測與參數(shù)估計統(tǒng)一于同一框架,。他提出了具備有限樣本理論保證的新方法和高效算法，應用于大數(shù)據(jù)分析,。

在統(tǒng)計學家眼中,，世界充滿不確定性，人類獲取的數(shù)據(jù)也自然蘊含隨機性與變異性,。面對現(xiàn)實數(shù)據(jù)的復雜性,，我們依然渴望確定,，在偶然中捕捉必然。這正是統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學令人著迷之處,，正如佘軼原教授所說——尋幽入微,，知常達變。