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刘军

刘军

刘军（外文名：Jun S. Liu），男，毕业于北京大学和芝加哥大学，哈佛大学统计系终身教授，美国国家科学院院士，曾任哈佛生物统计系兼职教授，国家级高层次领军人才。

1985年，刘军毕业于北京大学数学系，后赴美国深造取得博士学位。自2000年起，他在哈佛大学统计学系担任教授，并兼任生物统计学系教授。2024年，他以筹建发展委员会主任身份领导在清华大学创建统计与数据科学系。2025年4月30日，刘军当选美国国家科学院外籍院士。

刘军是《科学计算中的蒙特卡洛策略》一书的作者，他参与创立了序贯蒙特卡洛和粒子滤波方法；对马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的设计构建了重要理论框架，提出了可以大幅提高MCMC抽样和最优化算法效率的若干新技术，并广泛应用这些理论和方法于工程学、生物信息学、大数据分析、个性化医疗等许多领域。

人物经历

1985年，刘军本科毕业于北京大学数学系，1991年获芝加哥大学博士学位。此外，他还是ISI高被引用数学家，IMS Medallion Lecturer， Bernoulli Lecturer， IMS Fellow和ASA Fellow，还曾任哈佛生物统计系兼职教授，国家级高层次领军人才，国家杰出青年科学基金（B类）获得者，ASA会刊联席主编及多个国际一流统计杂志副主编。自2000年开始，他一直担任哈佛大学统计系终身教授。同年，他被北京大学聘为长江学者。

2004、2005年，刘军分别成为美国数理统计学会和美国统计学会会士。2015年，他领导创建清华大学统计学研究中心并任名誉主任，2022年当选国际计算生物学会会士。2024年7月，刘军作为筹委会主席，牵头在清华大学建立了实体的统计与数据科学系。

2025年4月30日，刘军当选美国国家科学院外籍院士。

学术研究

在统计理论方面，刘军参与创立了序贯蒙特卡洛和粒子滤波方法；对马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的设计构建了重要理论框架，提出了可以大幅提高MCMC抽样和最优化算法效率的若干新技术，并广泛应用这些理论和方法于工程学、生物信息学、大数据分析、个性化医疗等许多领域。在生物信息学方面，刘军是国际上为数不多的将托马斯·贝叶斯模型和MCMC方法成功应用于该领域的统计学家之一。由刘军提出的“Gibbs保守串抽样和指针”是生物学者寻找脱氧核糖核酸和蛋白序列中精巧模式的两种最流行算法，在了解基因调控和蛋白同源性方面有非常成功的应用。刘军投入到统计学习理论和方法的研究中，利用逆回归方法在高维非参数模型变量选择及预测、高维复杂分类逻辑回归模型构造和预测、高维贝叶斯模型选择及预测等方面取得一系列突破性进展，对大数据处理方面有深远影响。