Нестеров, Юрий Евгеньевич

Юрий Евгеньевич Нестеров (род. 25 января 1956, Москва, СССР)[2] — советский и бельгийский математик, специалист по нелинейному программированию, выпуклой оптимизации, численным методам оптимизации. В области искусственного интеллекта широко применяется метод Нестерова — ускоренный вариант метода градиентного спуска[3]. Иностранный член НАН США (2022)[4]. Член Европейской академии (2021)[5], лауреат премии WLA (2023)[6].

Биография

В 1977 году окончил факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ[7] по специальности «прикладная математика». С 1977 по 1992 год был научным сотрудником в Центральном экономико-математическом институте Академии наук. В 1984 году в ЦЭМИ защитил кандидатскую диссертацию.

В 1992—1993 годах был приглашённым профессором в Женевском университете, а с 1993 года работает в центре исследования операций и эконометрики Католического университета Лувена[5].

В 2013 году в МФТИ защитил диссертацию на соискание степени доктора физико-математических наук по теме «Алгоритмическая выпуклая оптимизация»[8].

С октября 2021 года является почётным профессором (Professor Emeritus) Католического университета Лувена; в настоящее время не является сотрудником ЦЭМИ РАН и ВШЭ[5].

Награды и признание

  • В 2000 году получил премию Данцига SIAM.
  • В 2009 году стал лауреатом теоретической премии фон Неймана.
  • В 2016 году удостоен золотой медали Европейского общества исследования операций[9].
  • В 2021 году избран членом Европейской академии[5].
  • В 2022 году получил премию Фредерика У. Ланчестера.
  • В 2023 году стал лауреатом премии Всемирной ассоциации лауреатов (WLA Prize) в области компьютерных наук или математики (совместно с Аркадием Немировским)[6].

Избранная библиография

  • Юрий Нестеров. Эффективные методы нелинейного программирования. — М.: Радио и связь, 1989.
  • Yuri Nesterov, Arkadii Nemirovskii. Interior-Point Polynomial Algorithms in Convex Programming. — Society for Industrial and Applied Mathematics, 1995. — ISBN 0898715156. — монография, в которой показана фундаментальная роль метода внутренней точки в выпуклой оптимизации и впервые начато систематическое изучение полуопределённого программирования
  • Yu. Nesterov. Introductory lectures on convex optimization: A basic course. — Kluwer Academic Publishers, 2004. — ISBN 978-1402075537. — учебник, ставший стандартным курсом выпуклой оптимизации

Примечания

  1. 1 2 3 4 5 6 7 Чешская национальная авторитетная база данных
  2. Юрий Евгеньевич Нестеров. Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ. Дата обращения: 20 мая 2026.
  3. The Zen of Gradient Descent. Дата обращения: 7 февраля 2018. Архивировано 17 октября 2017 года.
  4. 2022 NAS Election. Дата обращения: 20 мая 2026. Архивировано 10 мая 2022 года.
  5. 1 2 3 4 Yurii Nesterov. Academia Europaea. Дата обращения: 20 мая 2026.
  6. 1 2 2023 World Laureates Association Prize Winners Awarded in Shanghai. PR Newswire (7 ноября 2023). Дата обращения: 20 мая 2026.
  7. Истории успеха выпускников факультета ВМК МГУ. Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ. Дата обращения: 20 мая 2026.
  8. Алгоритмическая выпуклая оптимизация. Дата обращения: 20 мая 2026.
  9. EURO Gold Medal (2016). Дата обращения: 20 мая 2026. Архивировано 16 сентября 2016 года.

Ссылки

Дополнительно по теме