伊桑·X·方

我是生物统计学与生物信息学系并附属于罗德斯信息倡议决策科学小组属于富卡商学院属于杜克大学之前,我是统计宾夕法尼亚州立大学.

我于年获得博士学位运筹学与金融工程普林斯顿大学在普林斯顿大学期间,我非常幸运地韩流(Han Liu)罗伯特·范德贝作为我的论文顾问范建清王梦迪在我的委员会里。在去普林斯顿之前,我在新加坡国立大学在那里,我有幸在Kim-Chuan Toh先生在我大学生活之前,我在成都市第七中学.

我从统计和计算的角度研究不同的问题。你可以在下面找到我的手稿和奖项。我目前的研究部分由NSF、NIH和DOD资助。

我担任统计年刊运筹学.

广告: Alex Belloni教授在福库,我和我正在雇用一两名博士后。请随时伸出援手。

除了学术奖项,我还特别为我的令人惊叹的人才奖由普林斯顿研究生院颁发,该奖项的引文为

"对于一个在学术能力之外拥有非凡才能的人来说,他们用自己的才能“震撼”了我们,并向我们展示了我们在社区中的能力范围。"

精选论文
高维线性判别分析的中心估计
伊桑·X·方梅亚军、史玉阳、徐群志、赵拓
机器学习研究杂志,2023年
【JMLR】
多项式Logit模型中最优组合的组合推理
沈淑婷、陈曦、,伊桑·X·方、陆俊伟
EC’23摘要
【SSRN】
PASTA:悲观的产品组合优化。
董俊成、莫伟斌、齐正玲、史聪、,,伊桑·X·方瓦希德·塔洛赫
ICML'23的简短版本
[Arxiv]
错误指定体制下的数据驱动组合优化
杨朔光,伊桑·X·方,乌代·桑巴格
运营研究,接受,2024年+
[期刊]
基于最佳子集选择的小动作空间上与维数无关的稀疏线性带宽
Yi Chen、Yining Wang、,伊桑·X·方王兆然、李润泽
美国统计协会杂志,接受,2022年+
[Arxiv]
排序问题的拉格朗日推断
刘岳,伊桑·X·方,陆俊伟
运营研究,接受,2022年+
[Arxiv][期刊]

以公平为导向的个性化治疗方案
伊桑·X·方王兆然,王岚(Lan Wang)
美国统计协会杂志,接受,2022年+
[日本航空航天局]
基于截尾需求的离线个性化定价
齐正玲、汤敬文、,伊桑·X·方,丛石
[SSRN]
高维纵向数据显著性检验
伊桑·X·方,杨宁、李润泽
2020年统计年鉴
【AOS】
基于稀疏线性规划的随机试验最优两阶段自适应强化设计
迈克尔·罗森布卢姆,伊桑·X·方、韩流
英国皇家统计学会杂志:B辑,2020年
[JHU生物统计] [代码]
基于稀疏主Hessian矩阵的高维交互检测
汤成勇,伊桑·X·方、董月晓
机器学习研究杂志,2020年
[Arxiv]
使用随机试验数据构建受益于治疗的分数的置信区间
Emily Huang,伊桑·X·方、丹尼尔·汉利、迈克尔·罗森布鲁姆
生物计量学,接受,2020年+
[JHU生物统计]
嵌套组合优化的多级随机梯度方法
杨朔光、王梦迪、,伊桑·X·方
SIAM优化杂志,2019年
[Arxiv]
相位恢复的误指定非凸统计优化
杨卓然、林阳、,伊桑·X·方,Tuo Zhao、Zhaoran Wang、Matey Neykov
数学规划,2019年
[Arxiv]
大规模的祝福:基于总基数约束的空间图形模型估计
伊桑·X·方、韩流、王梦迪
数学编程,2019
2016 IMS Laha/旅游奖
[在线优化]
脂肪细胞OGT调节脂肪敏感的脂肪-脑轴,导致过度吞噬和肥胖
李敏迪。。。,伊桑·X·方,等。
《自然通讯》,2018年
【性质】
鲁棒矩阵恢复的最大形式优化
伊桑·X·方刘汉、陶金川、周文欣、,
数学规划,2018
2017 IMS Laha/旅游奖
[在线优化]
随机合成梯度下降:最小化期望值非线性函数的算法
王梦迪,伊桑·X·方、韩流
数学规划,2017
2016年度连续优化青年研究者最佳论文奖(每3年评选1篇论文)
[Arxiv] [期刊]
治疗效益的不平等:我们能否确定一种新的治疗方案对多数人还是少数人有利?
Emily Huang,伊桑·X·方、丹尼尔·汉利、迈克尔·罗森布鲁姆
生物统计,2017年
2016年ENAR杰出学生论文(2/2)
[JHU生物统计]
高维比例危险度模型的检验和置信区间
伊桑·X·方、杨宁、韩柳
《皇家统计学会杂志:B辑》,2017年
2015 IMS Laha/旅游奖
2016年ENAR杰出学生论文(1/2)
[Arxiv] [期刊] [代码]
加速随机成分优化
王梦迪,刘吉,伊桑·X·方
机器学习研究杂志,2017
神经信息处理系统进展(NIPS),2016年(短版)
[Arxiv]
挖掘海量基因组数据:一种半参数主题建模方法
伊桑·X·方,李敏典,迈克尔·I·乔丹,刘汉
美国统计协会杂志:应用和案例研究,2017年
[PDF](PDF格式) [期刊]
乘数的广义交替方向法:新的理论视角与应用
伊桑·X·方何炳生、刘韩、袁晓明
数学规划计算,2015
[期刊] [PDF](PDF格式)
基于梯度下降的可分离数据对抗训练的归纳偏差
李彦,伊桑·X·方、欢旭、韩柳
[Arxiv]
使用分布式SDP方法解决模拟蛋白质分子构象问题
X.Y.方,Kim Chuan Toh
《距离几何:理论、方法和应用》,A.Mucherino、C.Lavor、L.Liberti和N.Maculan编辑,Springer,2013年,第351-376页。
[PDF](PDF格式)

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