2023年6月于中国人民大学统计与大数据研究院取得统计学博士学位，2023年7月至今在中国科学院数学与系统科学研究院从事博士后研究。主要研究方向为充分降维、分布式计算、因果推断及错误发现率控制。
朱正天
/博士
电子邮箱：zhengtianzhu AT amss.ac.cn
所获奖项与荣誉
主持科研项目
- 2024.07—至今：中国博士后科学基金会，中国博士后科学基金第 75 批面上资助（2024M753435），大数据时代稀疏充分降维的分布式统计算法研究。
- 2023.12—至今：中国博士后科学基金会，2023 年度国家资助博士后研究人员计划 C 档（GZC20232914），海量数据情形下充分降维的高效算法研究。
代表性论文
- Zhu, Z., Xu, W. & Zhu, L. (2025). Distributed mean dimension reduction through semi-parametric approaches. Statistica Sinica, 35, 111-129.
- Qiao, N., Chen, C. & Zhu, Z. (2025). Robust and efficient sparse learning over networks: a decentralized surrogate composite quantile regression approach. Statistics and Computing, 35, 24.
- Chen, C., & Zhu, Z. (2024). Byzantine-robust and efficient distributed sparsity learning: a surrogate composite quantile regression approach. Statistics and Computing, 34, 158.
- Zhu, Z., & Zhu, L. (2024). An improved divide-and-conquer approach to estimating mean functional, with application to average treatment effect estimation. Journal of Business & Economic Statistics, 1-10.
- Zhu, Z., & Zhu, L. (2022). Distributed dimension reduction with nearly oracle rate. Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal, 15, 692-706.