讲一下我的专业。
我研究的领域叫“计算机实验”，是统计学的一个分支。这个领域是以其研究对象来命名的。所谓计算机实验，是指用计算机对复杂问题进行数值求解或数值模拟。统计学家在其中的任务包括实验设计、预报、模型选择、以及参数估计。
这里讨论主要研究对象和分类，以便大家对此领域做一个快速的认识。
计算机实验领域的主要矛盾，是问题的复杂性和实验成本的有限性之间的矛盾。简单的说，为了全面了解对象，我们希望在实验区域内尽可能多的采点；然而成本的限制使得我们不可能做太多的点。因此解决问题的最主要两条线索是：1）如何构造出好的实验设计，2）如何利用先验知识。
至于为什么计算机实验会有实验区域，原因可分为参数优化和参数不确定两种。参数优化指产品在设计过程中，我们希望通过计算机实验，确定最优的参数组合（和传统实验设计类似 ）。通过一次计算机实验，可以算出一组条件下产品的性能，我们希望的是得到使得产品性能达到最优的参数组合。所谓参数不确定又分为两种情况。第一种情况是参数本身有（已知分布的）随机性。第二种情况是我们希望通过物理实验数据估计参数。无论是哪种情况，一次计算机都只能对一组固定的参数进行求解。
除了这个主要问题之外，计算机实验还有其他问题，它们都以计算机实验的特殊性为背景。
计算机实验本身分为确定性和随机性两种。确定性的计算机实验，如有限元，相同的输入会导致相同的输出。而随机性的计算机实验，如随机模拟，同一个输入也会引起不同的输出。一般认为，这两种类型的计算机实验，所需要的实验设计和分析方法是不同的。
计算机实验一般具有可以调节的计算精度，如何最大化利用精度信息也是一个关键问题。
在有物理实验结果的情况下存在估计计算机实验中的参数的问题。这个参数估计问题和传统统计下的参数估计是完全不同的。
总的来说，这个领域问题较多，方法较少，机会很大。