不确定性量化 (Uncertainty quantification, UQ) 以量化复杂系统中的各类不确定性，来实现精确数学建模和预测的目标。它是一门覆盖面及应用领域非常广泛的交叉学科。不确定性量化在统计学中的主要研究问题是计算机仿真实验的设计与分析，包括实验设计、统计代理模型构建、参数校准（反问题）、敏感性分析等。本报告将简要介绍不确定性量化与计算机实验中的主要统计方法，也将介绍报告人最近在反问题统计建模和随机计算机实验等方面的工作。

熊世峰，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，实验设计与不确定性量化研究中心主任。研究方向包括计算机实验与不确定性量化、高维数据分析、统计推断、机器学习等。统计应用方面的研究主要是计算机辅助工艺设计与产品设计、数字孪生、交通大数据分析等。曾获国防科技进步二等奖、国科大校级研究生优秀课程教师奖等。