Nascita |
14 marzo 1947 Mosca |
---|---|
Nazionalità |
Americano sovietico |
Formazione | Università statale di Mosca |
Attività | Matematico , professore universitario |
Lavorato per | Georgia Institute of Technology , Technion |
---|---|
Membro di |
Accademia Nazionale di Ingegneria degli Stati Uniti (2017) Accademia americana delle arti e delle scienze (2018) Accademia americana delle scienze (2020) |
Supervisore | Georgiy Shilov ( a ) |
Premi |
Arkadi Nemirovski (nato il 14 marzo 1947) è un matematico russo e israeliano, professore presso la H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering presso il Georgia Institute of Technology . Era un leader nell'ottimizzazione continua ed è meglio conosciuto per il suo lavoro sul metodo ellissoide , i moderni metodi del punto interno e l' ottimizzazione robusta .
Arkadi Nemirovsky ha conseguito il dottorato in matematica nel 1974 presso l'Università statale di Mosca e il dottorato in scienze matematiche (1990) presso l'Istituto di cibernetica dell'Accademia nazionale delle scienze ucraina di Kiev.
Il suo lavoro con Yurii Nesterov nel libro del 1994 è il primo a sottolineare che i metodi del punto interno possono risolvere problemi di ottimizzazione convessa e il primo a condurre uno studio sistematico della programmazione semi-definita (SDP). In questo libro, hanno anche presentato le funzioni auto-concordanti (in) utili per l'analisi del metodo di Newton .
Ha vinto diversi premi prestigiosi: il Premio Fulkerson nel 1982 con David B. Yodine (en) , Leonid Khatchian , Martin Grötschel , László Lovász e Alexander Schrijver per i loro articoli sul metodo ellissoide , il George-B.- Danzig nel 1991 con Martin Grötschel . Ha ricevuto il Taub Technion Prize nel 1998 e il Premio J. Levi della società israeliana per la ricerca operativa nel 2003. Ha ricevuto il John-von-Neumann Theory Prize (2003) con Michael Todd "per i loro contributi profondi e fondanti nell'ottimizzazione continua " . Nel 2019 ha ricevuto il Norbert Wiener Prize for Applied Mathematics .
È stato eletto alla National Academy of Engineering degli Stati Uniti nel 2017 "per lo sviluppo di algoritmi efficienti per problemi di ottimizzazione convessa su larga scala" e nel 2018 all'American Academy of Arts and Sciences .
È un relatore ospite al Congresso Internazionale dei Matematici a Madrid nel 2006, con una conferenza dal titolo "Advances in Convex Optimization: Conic Programming".