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探索未知的科学领域
雕刻更美好的未来

“表彰他们在凸优化理论方面的一系列开创性工作,包括自协调函数和内点法的理论、优化的复杂性理论、加速梯度算法设计以及在鲁棒优化方面的方法论进展等”
尤里·涅斯捷罗夫
Yurii NESTEROV
2023年世界顶尖科学家协会奖 智能科学或数学奖 获奖者

比利时法语鲁汶大学运筹学与计量经济学研究中心、数学工程系名誉教授、高级科学研究员

人物小传

尤里·涅斯捷罗夫与阿尔卡迪·涅米罗夫斯基共同获得2023年世界顶尖科学家协会奖“智能科学或数学奖”。

尤里·涅斯捷罗夫教授四十年来一直是凸优化领域的全球领军人物。他的首批重要成果与快速梯度法(FGM)有关,这些成果如今越来越重要,在机器学习和人工智能领域得到越来越多的应用。

其后,他与阿尔卡迪·涅米罗夫斯基(Arkadi Nemirovski)教授合作,在凸优化的多项式时间算法的内点法理论方面获得了根本性的突破。根据这一理论,任何凸优化问题都可以用二阶方法在多项式时间内求解,并为其可行域赋予一个自协调障碍。通过对初始问题的重置,可以得到一个好的自协调障碍。这是结构优化的第一个例子,成功与标准的黑箱优化相媲美。该理论被扩展到二阶锥优化上,以支持最有效的方法来解决线性矩阵不等式,线性矩阵不等式是现代控制理论的主要工具。

涅斯捷罗夫教授的进一步突破与光滑技术有关。其研究表明,它基于可用光滑函数逼近不可微凸函数,并用快速梯度法极小化新目标。通过快速梯度法(FGM)最小化可微凸函数,可以获得一种算法,超过黑盒算法复杂度下限几个数量级。

近年来,涅斯捷罗夫教授正在研究高阶方法的高效版本。三次正则化牛顿法(New Cubic Regularization of Newton Method)成为第一个可推导复杂度下界,并研究最优的二阶算法。而增强泰勒多项式凸性的重要结果,为发展具有收敛速度更快的高阶张量方法铺平了道路。目前,一些正在实施的三阶方法已成为优化领域最高效的方法。
 

个人简介
教育经历

1977年,苏联莫斯科国立大学应用数学硕士
1984年,苏联控制科学研究所应用数学博士
2014年,俄罗斯莫斯科物理技术学院应用数学全博士 (正博士)

工作经历

1977-2000年,俄罗斯科学院中央经济数学研究所初/高级研究员
1992-1993年,瑞士日内瓦大学客座教授
1993-2000年,比利时法语鲁汶大学运筹学与计量经济学中心(CORE)客座教授 
2000年至今,比利时法语鲁汶大学数学工程系(INMA)、运筹学与计量经济学研究中心(CORE)教授、正教授、名誉教授及高级科学研究员

主要奖项和荣誉

2000年,乔治·B·丹齐格奖(国际数学优化学会MOS、国际工业与应用数学协会SIAM)
2009年,约翰·冯·诺依曼理论奖(运筹学和管理学研究协会INFORMS)
2009年,查尔斯·布罗伊登奖(《优化方法和软件》期刊最佳论文)
2014年,国际工业与应用数学协会(SIAM)杰出论文奖
2016年,欧洲运筹学协会(EURO)金奖
2018-2023年,欧洲研究理事会(ERC)高级研究基金
2021年,欧洲科学院院士
2022年,美国国家科学院院士
2022年,弗雷德里克·W·兰彻斯特奖(运筹学和管理学研究协会INFORMS)

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