围绕 D-Optimal 实验设计，构建 SPSA-SLQ 框架，在目标质量与计算预算之间寻找平衡。
负责整体算法框架、SPSA 核心优化器与实验设计；开发 Cyclic 和 Averaged 变体，结合边界与概率单纯形投影、两阶段剪枝，统一基准评测流程。SLQ 的计算成本取决于探针数、Lanczos 步数和矩阵向量乘成本。现有主实验使用稠密 logdet，尚不能据此宣称已经验证线性复杂度。
项目材料提供了算法变体、保存的数值结果和 Notebook 单元来源映射；复现记录包含主方法 Problem 1 的 25 次结果重放，完整实验套件尚未重跑。
主要工作：优化器实现、约束投影、剪枝、变体比较与实验整理。
将贝叶斯网络与分层贝叶斯模型联立，研究依赖关系、测量误差与群体异质性。
负责联合模型设计与运行，基于团队问卷构造实验数据，完成预处理、采样和后验汇总。通过 R-hat、ESS、MCSE 和轨迹图识别多峰与混合不足，把诊断作为解释结果的前提。
团队报告将人口属性、媒体暴露、文化与经济认同、支持度纳入联合模型。个人负责模型框架及运行，使用构造数据完成方法实验。
报告中 αme 的 R-hat 为 1.58，bulk ESS 为 10。这个结果提示混合不足，模型运行完成并不意味着后验已经可靠收敛。
来源：HBM.pdf，报告第 16 页，Table 3。通过 Social Force 个体模型，观察行人轨迹、避障与群体交互如何形成整体疏散行为。
个人负责 Social Force 模型，纳入目标驱动力、排斥力、群体吸引力与视野权重；在不同恐慌情境下分析轨迹，识别出口瓶颈、障碍物拥堵和墙角振荡。
报告记录的近似疏散时间如下；它们描述模型情境中的大多数人群，不能直接当作实际场所的安全评估。
| 恐慌水平 | 近似时间（秒） |
|---|---|
| 无 | 661 |
| 低 | 528 |
| 中 | 575 |
| 高 | 702 |
我的学习与实践围绕应用数学和统计展开，涉及优化、概率建模、数据分析与仿真。我希望在模型构建与结果检验之间建立清晰的联系。
应用数学与统计学 · 工程硕士
统计学 · 荣誉理学士
统计学本科阶段学习
生物统计实习：临床数据分析、统计分析计划与交付物检查。
数据分析实习：参与分析两年、覆盖 4,000 余名学生的就业数据与年度报告。