近似贝叶斯计算（Approximate Bayesian computation，简称ABC）是一类用于处理似然函数不可得或难以计算的问题的贝叶斯推断算法。它通过从模拟模型中生成的合成数据来逼近后验分布。然而，对于复杂模型而言，ABC的计算量非常大。在本报告中，我将介绍一些先进的近似贝叶斯计算方法，旨在克服这些计算瓶颈。

报告人简介：汪时嘉博士是上海科技大学数学科学研究所的助理教授、研究员、博士生导师。 先后于成人直播 获得硕士学位、加拿大西蒙佛雷泽大学获得统计学博士学位，2019—2023年在南开大学任教。研究兴趣主要包括贝叶斯统计、统计机器学习以及进化生物学等。现担任 Statistics and Computing 编委（Associate Editor）。