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经历
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资料
@v1ncent19Tuorui Peng
统计学博士生
- 现在统计学博士生 — Northwestern University
- 来自Shenzhen, Guangdong, China
- 路线SZSHS · 2013 & 2016 → Tsinghua · 2019 → Northwestern · 2023
研究兴趣
重尾与形状约束下的统计理论——高维中的稳健、极小极大与无分布方法。
- 稳健统计
- Minimax 理论
- 高维统计推断
- 统计学习理论
关于
个人介绍与一些 fun facts。
教育
Mar 2021 – Jun 2023
统计学 辅修
清华大学
工业工程系。
研究经历
超越椭圆设计的高效单调单指标估计
Oct 2025 — Present- — 设计了新算法，克服既有单调单指标估计算法的分布限制；实现了数据驱动的自适应参数选择。
- — 构建了跨语言包（R 版 + Python 版，共享一个原生核心，BLAS 加速内核，含单元测试）。
- — 在多种复杂设计上的实验表明，在恢复指标方向上相对既有秩相关与降维基线有显著优势。
形状约束下重尾噪声的稳健推断
Jan 2025 — Apr 2026- — 为重尾及对抗性污染噪声下、非凸（星形）约束下的稳健均值估计发展了理论与极小极大最优保证；预印本投 Bernoulli 审稿中（arXiv:2604.05063）。
- — 后续工作研究崩溃点附近的行为，揭示了对抗者与约束集几何之间的相互作用。
基因表达的免分布推断与神经网络建模
Dec 2022 — May 2023清华大学
- — 搭建了端到端 Python 流水线：基因型模拟、混合密度网络训练，以及基于 KL 散度对已知真实条件分布的评估。
- — 通过 Wasserstein-1 分数将 conformal prediction 扩展到 CDF 值目标，得到在 90% / 95% / 99% 覆盖率下有效的免分布带；并在数据规模、维度、因果率与误差模型等设置下做了验证。
PMC-Patients——大规模患者摘要数据集与检索基准
Dec 2021 — Jul 2022清华大学
- — 构建了同行评审临床数据集背后数据采集流水线的若干组件，把 PubMed Central 病例报告转换为结构化患者记录（章节级触发器、段落级抽取器、正则人口学解析）；数据集规模：16.7 万条患者摘要、310 万条患者–文献、29.3 万条患者–患者标注。
- — 微调基于 BERT 的稠密检索编码器，并与基线做了基准比较。
- — 在留出的 5k 查询集上评估，语料含 1170 万篇文献与 15.5 万候选患者；发表于 Scientific Data（Nature Portfolio）。
发表论文
Robust mean estimation under star-shaped constraints with heavy-tailed noise
Peng, T., Prasadan, A., & Neykov, M. · Under review at Bernoulli. Preprint: arXiv:2604.05063 · 2026
A large-scale dataset of patient summaries for retrieval-based clinical decision support systems
Zhao, Z., Jin, Q., Chen, F., Peng, T., & Yu, S. · Scientific Data, 10(1), 909 · 2023
获奖与荣誉
- 2022
美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）荣誉提名
COMAP 数学建模竞赛 · A 题 · H 奖
- 2020
学业进步奖学金
清华大学
- 2023
五星级紫荆志愿者
清华大学学生志愿服务协会
- 2021
马约翰杯 · 射击
第 64 届马约翰杯 · 10 米气步枪第 4 名 & 气手枪第 5 名
笔记与作品
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