尤里·涅斯捷罗夫(Yurii Nesterov),出生于1956年。现任
比利时法语
天主教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。
尤里涅斯捷罗夫1977年至2000年期间在
俄罗斯科学院中央经济数学研究所担任初级和高级研究员。2000年,尤里涅斯捷罗夫获得了乔治·B·丹齐格奖。1992年至1993年期间,他成为
日内瓦大学的客座教授。1993年至2000年期间,他在比利时法语鲁汶大学运筹学与计量经济学中心(CORE)担任客座教授。2009年他获得了约翰·冯·诺依曼理论奖,该奖项由运筹学和
管理学研究协会(INFORMS)颁发;同年,他还获得了查尔斯·布罗伊登奖。2014年,获得国际工业与
应用数学协会(SIAM)杰出论文奖。尤里·涅斯捷罗夫于2021年当选欧洲科学院院士,2022年当选
美国国家科学院院士。2023年9月14日,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·涅斯捷罗夫于1977年获得苏联
俄罗斯国立大学应用数学硕士学位,1984年获得苏联控制科学研究所应用数学博士学位。2014年,尤里·涅斯捷罗夫获得了
莫斯科物理技术学院应用数学的全博士(正博士)学位。
尤里·涅斯捷罗夫在1977年至2000年期间担任
俄罗斯科学院中央经济数学研究所的初级和高级研究员。之后尤里·涅斯捷罗夫在1992年至1993年期间成为
日内瓦大学的客座教授。尤里·涅斯捷罗夫在1993年至2000年期间担任
比利时法语
天主教鲁汶大学运筹学与计量经济学中心(CORE)的客座教授。
自2000年起,尤里·涅斯捷罗夫担任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。尤里·涅斯捷罗夫于2021年当选欧洲科学院院士,2022年当选
美国国家科学院院士。
2023年9月14日,2023年
世界顶尖科学家协会奖(WLA Prize)在上海揭晓。尤里·涅斯捷罗夫与阿尔卡迪·涅米罗夫斯基共同获得“智能科学或
数学奖”,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·涅斯捷罗夫的首批重要成果与快速梯度法(FGM)有关。快速梯度法(Fast Gradient Method,简称FGM)是一种用于机器学习和深度学习中的优化算法。它的主要目标是尽快找到一个模型的最佳参数,以便模型可以在给定的任务上表现得更好。这些成果在机器学习和
人工智能领域得到了越来越多的应用。
尤里·涅斯捷罗夫与阿尔卡迪·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。
尤里·涅斯捷罗夫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。
尤里·涅斯捷罗夫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。一些正在实施的三阶方法已成为优化领域最高效的方法。
2021年9月,尤里·涅斯捷罗夫被
上海大学理学院数学系余长君副教授邀请为
上海大学学子进行秋季学期课程教学,有助于贯彻落实大会精神,扩大高校国际合作交流,提高本科教学国际化水平。