Аркадий Немировский | |
---|---|
Рожденный | ( 1947-03-14 )14 марта 1947 г. Москва, Россия |
Альма-матер | Московский государственный университет (магистр наук 1970 г. и доктор наук 1973 г.) Киевский институт кибернетики |
Известный | Метод эллипсоида Надежная оптимизация Метод внутренней точки |
Награды | Премия Фулкерсона (1982) Премия Данцига (1991) [1] Премия Джона фон Неймана по теории (2003) [2] Премия Норберта Винера (2019) [3] Премия WLA в области компьютерных наук или математики (2023) [4] |
Научная карьера | |
Учреждения | Технологический институт Джорджии Технион – Израильский технологический институт |
Аркадий Немировский (родился 14 марта 1947 года) — профессор Школы промышленной и системной инженерии имени Х. Милтона Стюарта в Технологическом институте Джорджии . [5] Он был лидером в области непрерывной оптимизации и наиболее известен своими работами по методу эллипсоида , современным методам внутренней точки и надежной оптимизации . [6]
Немировский получил степень доктора философии по математике в 1974 году в Московском государственном университете и степень доктора наук по математике в 1990 году в Институте кибернетики Украинской академии наук в Киеве . Он завоевал три престижные премии: премию Фулкерсона , премию Джорджа Б. Данцига и премию Джона фон Неймана по теории . [7] Он был избран членом Национальной инженерной академии США (NAE) в 2017 году «за разработку эффективных алгоритмов для крупномасштабных задач выпуклой оптимизации» [8] и Национальной академии наук США (NAS) в 2020 году. [9] В 2023 году Немировский и Юрий Нестеров были совместно награждены премией WLA 2023 года в области компьютерных наук или математики «за их основополагающую работу в области теории выпуклой оптимизации, включая теорию самосогласованных функций и методы внутренних точек, теорию сложности оптимизации, ускоренные градиентные методы и методологические достижения в области надежной оптимизации». [10]
Немировски впервые предложил зеркальный спуск вместе с Давидом Юдиным в 1983 году. [11]
Его работа с Юрием Нестеровым в их книге 1994 года [12] является первой, которая указала, что метод внутренней точки может решать выпуклые оптимизационные задачи, и первой, которая провела систематическое исследование полуопределенного программирования (SDP). Также в этой книге они ввели самосогласованные функции , которые полезны при анализе метода Ньютона . [13]