阿尔卡迪·内米罗夫斯基

✍ dations ◷ 2025-11-03 21:30:39 #阿尔卡迪·内米罗夫斯基

阿尔卡迪·内米罗夫斯基（俄语：Аркадий Немировский，罗马化：，1947年3月14日－）是一名俄裔美国数学家，乔治亚理工学院的教授。他一直是连续最佳化（英语：Continuous optimization）领域的领先者，以其在椭球法（英语：Ellipsoid method）、现代内点法（英语：Interior-point method）和强健最佳化（英语：Robust optimization）的工作而闻名。

内米罗夫斯基在1974年获得莫斯科国立大学的数学博士学位，并在1990年获得乌克兰国家科学院模控学研究所的数学科学博士学位，他曾获得富尔克森奖、丹齐格奖（英语：Dantzig Prize）、约翰·冯·诺伊曼理论奖（英语：John von Neumann Theory Prize）和诺伯特·维纳奖（英语：Norbert Wiener Prize in Applied Mathematics）等奖项。他因“开发大规模凸优化问题的高效算法”，在2017年当选为美国国家工程院院士，并在2020年当选为美国国家科学院院士。

内米罗夫斯基在1983年与David Yudin一起首次提出镜像下降法（英语：Mirror descent）。

他与尤里·涅斯捷罗夫在1994年的著作中首次指出内点法（英语：Interior-point method）可以解决凸优化问题，也是第一次对半正定规划（SDP）进行系统性研究。在这本书中，他们还介绍了自洽函数（英语：Self-concordant function），这对牛顿法的分析很有帮助。

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