Среди других результатов он установил индекс сложности разрешимости (SCI) и следующую за ним иерархию классификации. [7] [8] [9] [10] [11]
Он связан [8] с вопросом Стива Смейла [12] о существовании итеративных сходящихся алгоритмов для нахождения полиномиальных корней, на который ответили Курт МакМаллен [13] [14] и Питер Дойл, [14], а также с работой Алана Тьюринга и арифметической иерархией .
Награды и почести
В 2017 году он был награжден премией Леверхалма за то, что «решил очень сложные проблемы и открыл новые направления в областях, имеющих большое влияние в прикладном анализе [...] В частности, представив индекс сложности разрешимости, он внес большой вклад в развитие программы Смейла по фундаменту вычислительной математики». [15] [16] В 2018 году он был награжден премией IMA по математике и ее приложениям [17] за то, что «оказал преобразующее влияние на математические науки и их приложения [...] в частности, за разработку индекса сложности разрешимости и соответствующей ему иерархии классификации». [18] В 2019 году он был награжден премией Уайтхеда Лондонского математического общества за то, что «внес фундаментальный вклад в математику данных, теорию выборки, вычислительный гармонический анализ и сжатое зондирование» и «особенно за разработку индекса сложности разрешимости и соответствующей ему иерархии классификации». [19]
Избранные публикации
Научные статьи
Хансен, Андерс (12 июля 2010 г.). «Об индексе сложности разрешимости, 𝑛-псевдоспектре и приближениях спектров операторов». Журнал Американского математического общества . 24 (1). Американское математическое общество (AMS): 81– 124. doi : 10.1090/s0894-0347-2010-00676-5 . ISSN 0894-0347.
Antun, Vegard; Renna, Francesco; Poon, Clarice; Adcock, Ben; Hansen, Anders C. (11 мая 2020 г.). «О нестабильности глубокого обучения при реконструкции изображений и потенциальных затратах на ИИ». Труды Национальной академии наук . 117 (48). Труды Национальной академии наук: 30088– 30095. arXiv : 1902.05300 . Bibcode : 2020PNAS..11730088A. doi : 10.1073/pnas.1907377117 . ISSN 0027-8424. PMC 7720232. PMID 32393633 .
Колбрук, Мэтью Дж.; Антун, Вегард; Хансен, Андерс К. (16 марта 2022 г.). «Сложность вычисления стабильных и точных нейронных сетей: о барьерах глубокого обучения и 18-й проблеме Смейла». Труды Национальной академии наук . 119 (12): e2107151119. Bibcode : 2022PNAS..11907151C. doi : 10.1073/pnas.2107151119 . ISSN 0027-8424. PMC 8944871. PMID 35294283. S2CID 247499099 .
ADCOCK, BEN; HANSEN, ANDERS C.; POON, CLARICE; ROMAN, BOGDAN (2017). «Преодоление барьера когерентности: новая теория сжатых измерений». Форум математики, Sigma . 5. Cambridge University Press (CUP). arXiv : 1302.0561 . doi : 10.1017/fms.2016.32 . ISSN 2050-5094. S2CID 263901.
Эдкок, Бен; Хансен, Андерс К. (20 августа 2015 г.). «Обобщенная выборка и бесконечномерное сжатое зондирование». Основы вычислительной математики . 16 (5). Springer Science and Business Media LLC: 1263– 1323. doi :10.1007/s10208-015-9276-6. ISSN 1615-3375. S2CID 223542.
Colbrook, Matthew J.; Roman, Bogdan; Hansen, Anders C. (28 июня 2019 г.). «Как вычислять спектры с контролем ошибок». Physical Review Letters . 122 (25). Американское физическое общество (APS): 250201. Bibcode : 2019PhRvL.122y0201C. doi : 10.1103/physrevlett.122.250201. ISSN 0031-9007. PMID 31347861. S2CID 198463498.
Основные моменты исследования
А. Бастунис, А. С. Хансен, Д. Хайэм, И. Тюкин и В. Влачич: «Глубокое обучение: что может пойти не так?», SIAM News (октябрь 2021 г.).
В. Антун, Н. Готтшлинг, А. К. Хансен и Б. Эдкок, «Глубокое обучение в научных вычислениях: понимание тайны нестабильности», SIAM News (март 2021 г.).
А. Бастунис, Б. Эдкок и А.С. Хансен, «От глобального к локальному: как получить больше от сжатого зондирования», SIAM News (октябрь 2017 г.).
^ Хансен, Андерс К. (2011). «Об индексе сложности разрешимости, n-псевдоспектре и приближениях спектров операторов». Журнал Американского математического общества . 24 : 81– 124. doi : 10.1090/S0894-0347-2010-00676-5 .
^ ab Ben-Artzi, J.; Hansen, AC; Nevanlinna, O.; Seidel, M. (2015). «Новые барьеры в теории сложности: об индексе сложности разрешимости и башнях алгоритмов». Comptes Rendus Mathematique . 535 (10): 931– 936. doi : 10.1016/j.crma.2015.08.002 .
^ Бен-Арци, Дж.; Колбрук, М.; Хансен, А.С.; Неванлинна, О.; Зайдель, М.С. (2020). «Вычислительные спектры — об иерархии индекса сложности разрешимости и башнях алгоритмов». arXiv : 1508.03280v5 [cs.CC].
^ Бастунис, А.; Хансен, А.С.; Влачич, В. (2021). «Расширенная 9-я проблема Смейла — о вычислительных барьерах и парадоксах в оценке, регуляризации, компьютерных доказательствах и обучении». arXiv : 2110.15734v1 [math.OC].
^ Колбрук, Мэтью Дж.; Антун, Вегард; Хансен, Андерс К. (16.03.2022). «Сложность вычисления стабильных и точных нейронных сетей: о барьерах глубокого обучения и 18-й проблеме Смейла». Труды Национальной академии наук США . 119 (12): e2107151119. Bibcode : 2022PNAS..11907151C. doi : 10.1073/pnas.2107151119. ISSN 0027-8424. PMC 8944871. PMID 35294283 .