Gesine Reinert
大白话：牛津大学统计学系教授、Alan Turing Institute 成员，做高维统计与图模型——本 wiki 里「有向谱聚类」「图诱导协方差」那几条线的统计基础。
机构：Department of Statistics, University of Oxford；The Alan Turing Institute。
资助：EPSRC Grants EP/T018445/1, EP/R018472/1；The Alan Turing Institute 的 EPSRC Grant EP/N510129/1。
研究主题：
- 用于高维统计的 基于 Stein 方法的技术（Stein's method、Stein discrepancy 等）
- 图上的概率与随机图模型
- 多元时间序列中的引线-滞后识别——entities/Bennett Cucuringu Reinert 2022 Lead-Lag Network Clustering（Machine Learning 2022）的共同作者，贡献了概率框架，以及用于五组数据生成过程（DGP）验证的基准合成数据（linear / cosine / Legendre / Hermite / heterogeneous）。