杜克大学教授入选2023年斯隆研究奖

　　Yuansi Chen：

　　Chen 教授的研究主要集中在抽样算法上——一种可以让我们从分布或总体中抽取样本的程序。它们给我们提供了一个瞥见未知真相的机会——无论未知是不可能确定的，还是因为太复杂而无法明确地计算——就像天气预报或股票市场分析。Chen 对被称为“马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)”的一类广泛算法尤其感兴趣。

　　“MCMC 方法经常被用于从生态学到天体物理学到金融的各种领域，” 统计科学文理杰出教授，Yuansi Chen的提名人David Dunson教授说：“然而，在许多涉及大数据集和/或复杂模型的问题中，效率可能很差。”

　　Yuansi Chen的研究旨在通过提高我们对MCMC的基本理解和发展理论基础，以指导它们在大规模计算问题中的使用，从而解决效率低下的问题。

　　2021年，在加入杜克大学前不久，Chen 通过运用广泛的计算应用解决了一个几十年未解的几何问题，在统计学和计算机科学界引起了轰动。而他这样做是为了更好地理解随机抽样。

　　Dunson教授评价说：“Yuansi 是一个罕见的人才，他所具备的智力引擎、专注力和创造力，可以彻底改变我们对采样效率/效率低下的根本原因的理解。”

　　Kevin Welsher：

　　研究也聚焦于揭示未知事物的方法——他研发的显微镜法令观测前所未见的、发生在活细胞内部和周围的过程(例如病毒即将攻击)得以实现。

　　将像病毒一样小的东西显像的困难并不仅局限于它们的微观尺寸。病毒感染和其他生物过程，都是动态的。将它们可视化不仅需要足够近地放大，还需要跟踪它们的活动。Welsher 教授将其比作通过安全摄像头追踪飞车追逐：你能看到大概的情况，但得不到任何细节。

　　为了解决这个问题，Welsher 研发了一种被称为 3D 单分子主动实时跟踪(3D-SMART)的显微镜技术，该技术可以锁定移动目标，同时保持对周围细胞的鸟瞰观测。

　　现在，Welsher 想将 3D-SMART 提升到一个新的水平。他和他的团队希望用非常低的电流来控制病毒和分子(而不是仅仅跟踪移动的目标)，然后在相关的化学或生物环境中观察和操控这些被困的目标。

　　“我们的团队开发了高速 3D 显微镜方法，以‘锁定’复杂环境中快速移动的单分子和病毒，” Welsher 说：“感谢斯隆基金会，我们将扩大这种能力，不仅可以跟踪快速的过程，而且能够在复杂的生物和化学环境中控制纳米物质。”

　　“Kevin Welsher 的研究项目在很多方面产生重大影响，”化学系主任、Welsher 教授的提名人 Katherine Franz 说：“以无与伦比的精确性探测病毒感染的能力，肯定不仅可以验证关于感染途径的现有假说，而且还可能发现对具有重要医学后果的生物物理机制的完全出乎意料的见解。“

　　Franz 教授还强调了 Welsher 的教学纪录。“读到学生们的，诸如‘Welsher 博士重新激发了我对化学的热情‘等评价，是一件令人兴奋的事。难怪他被授予杜克大学 Robert Cox 杰出教学奖。”

　　每年有超过1,000名研究人员通过提名，参与竞争126个斯隆研究奖金的名额。获奖者每人被授予7.5万美元的奖金，用于支持他们未来两年的研究。

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