闻林杰，女，博士，讲师。2015-2021年硕博连读就读于上海交通大学数学科学学院，获得统计学理学博士学位，2022-2024年在北京大学地球与空间科学学院从事博士后研究工作，2024年8月进入中国石油大学（北京）理学院参加工作至今。研究方向为数据同化，贝叶斯反问题，不确定性量化，机器学习等。目前已经发表学术论文数篇，主持和完成中国博士后科学基金面上资助项目一项，参与国家自然科学基金委重点项目一项、国家自然科学基金委面上项目一项。
邮箱：wenlinjie@cup.edu.cn
代表性论文：
1) Linjie Wen, Jinglai Li. Affine-Mapping based Variational Ensemble Kalman Filter[J]. Statistics and Computing, 2022, 32(6): 97.
2) 闻林杰, 李敬来. 基于仿射映射的变分集合卡尔曼反演[J]. 数值计算与计算机应用, 2023, 44(2):113.
3) Chen Cheng, Linjie Wen, Jinglai Li. Parameter estimation from aggregate observations: a Wasserstein distance-based sequential Monte Carlo sampler. Royal Society Open Science, 2023, 10(8):2054-5703.
4) Jiangqi Wu, Linjie Wen, P L. Green, Jinglai Li, S Maskell. Ensemble Kalman filter based Sequential Monte Carlo Sampler for sequential Bayesian inference[J]. Statistics and Computing, 2022, 32(1):20.
5) Jiangqi Wu, Linjie Wen, Jinglai Li. Resampled ensemble Kalman inversion for Bayesian parameter estimation with sequential data[J]. Discrete & Continuous Dynamical Systems-S, 2022,15(4):837-850.
6) Linjie Wen, Jiangqi Wu, Linjun Lu, Jinglai Li. A defensive marginal particle filtering method for data assimilation[J]. SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, 2020, 8(3): 1215-1235.
