Роббинс, Герберт

Родился в Нью-Касле, Пенсильвания. Учился в Гарвардском университете, где под влиянием Марстона Морса стал интересоваться математикой.

Получил докторскую степень в 1938 году в Гарварде (тема диссертации — «On the Classification of the Maps of a 2-Complex into a Space», научный руководитель — Хасслер Уитни^[8][9]) и был преподавателем в Нью-Йоркском университете в 1939—1941 годах.

После Второй мировой войны c 1946 по 1952 год преподавал в Университете Северной Каролины в Чапел-Хилл, затем один год работал в Институте перспективных исследований в качестве стипендиата Гуггенхайма (1952—1953)^[10].

С 1953 по 1985 годы — профессор математической статистики и теории вероятностей Колумбийского университета. В этот период также работал профессором математики в Мичиганском университете (1966—1968) и стипендиатом Гуггенхайма в Имперском колледже Лондона (1975—1976)^[10]. С 1985 по 1997 год был профессором Рутгерского университета.

Умер 12 февраля 2001 года в Принстоне, Нью-Джерси.

В 1955 году Герберт Роббинс представил эмпирические байесовские методы на 3-м Берклеевском симпозиуме. Он также является одним из основоположников метода стохастической аппроксимации (метод Роббинса — Монро).

Этот метод остаётся фундаментальным инструментом в современной статистике и машинном обучении, выступая основой для алгоритма стохастического градиентного спуска (SGD), который используется для обучения большинства современных моделей глубокого обучения^[11][12][13].

Среди других значимых концепций, разработанных учёным — теория составных статистических решений, задачи оптимальной остановки, а также последовательное планирование экспериментов и задача о многоруком бандите^[14].

• A theorem on graphs with an application to a problem on traffic control, American Mathematical Monthly, 46:281-283, 1939.
• What is Mathematics?: An elementary approach to ideas and methods, with Richard Courant, London: Oxford University Press, 1941 (русское издание: Что такое математика?, М.: МЦНМО, 2022, 564 с., ISBN 978-5-4439-4152-3^[15][16]).
• The central limit theorem for dependent random variables, with Wassily Hoeffding, Duke Mathematical Journal 15 (1948), pp. 773—780.
• A stochastic approximation method, with Sutton Monro, Annals of Mathematical Statistics 22, #3 (September 1951), pp. 400—407.
• An empirical Bayes approach to statistics, in Proceedings of the Third Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Jerzy Neyman, ed., vol. 1, Berkeley, California: University of California Press, 1956, pp. 157—163.
• Ann. Math. Statist., том 35, 1964, с. 1-20^[17].
• Great Expectations: The Theory of Optimal Stopping, Houghton Mifflin, 1971^[18][19].
• Herbert Robbins: Selected Papers, Springer, 1985, ISBN 978-0-387-96137-8^[20][21].

• Член Национальной академии наук США.
• Президент Института математической статистики.
• Стипендия Гуггенхайма (1952—1953, 1975—1976)^[22].

• Его именем названы лемма Роббинса, алгебра Роббинса, теорема Роббинса и другие термины.
• В соавторстве с Рихардом Курантом написал книгу «Что такое математика?»