2018年12月10日，由我院举办的“双一流”学科建设顾问专家报告会在明德主楼1030教室举行。美国宾夕法尼亚大学蔡天文教授受邀作题为《When Statistics Meets Computing》的报告，并向我院师生分享了关于高维数据时代方法的统计性能和计算性能的一些观点。统计学院院长王晓军、副院长李扬、医学与生物统计教研室主任许王莉、教授张景肖、副教授王星，统计与大数据研究院副教授郭绍俊、助理教授代文林出席本次报告会，会议由统计学院副院长尹建鑫主持。
统计学院副院长尹建鑫对报告人进行了介绍。蔡天文教授，现任美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院副院长，沃顿商学院统计系Daniel H. Silberberg讲席教授，宾夕法尼亚大学应用数学与计算科学教授，宾夕法尼亚大学医学院生物统计、流行病学及信息学系资深学者。2006年当选国际数理统计学会会士，2008年荣获被视为统计学界“诺贝尔”奖的考普斯奖(COPSS Presidents’ Award)，2017年当选泛华统计学会(ICSA)主席。曾任国际统计学顶尖刊物统计年鉴(Annals of Statistics)主编及多个权威学术期刊的编委会成员。
蔡天文教授首先介绍了问题的背景。在传统统计分析框架中，人们希望找到依样本量和参数维度最优的方法解决问题，但这些方法在计算上可能是不可行的，这时就需要对方法的统计精度(Statistical Accuracy)及计算有效性(Computational Efficiency)进行权衡。他以子矩阵定位(Submatrix Localization)和稀疏矩阵检测(Sparse Matrix Detection)两个例子展示了统计理论上可行与计算上可行的区别。他强调，实际问题中往往选择计算上可行的统计精度最高的方法。
报告结束后，在场师生对报告中提到的数据分布式存储的推断、算法的计算复杂度等问题与蔡天文教授进行了交流讨论。