Daniel Spielman

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Daniel Alan Spielman (* März 1970 in Philadelphia) ist ein US-amerikanischer Mathematiker und Informatiker.

Berufliche Laufbahn[Bearbeiten]

Spielman studierte Mathematik und Informatik an der Yale University (Bachelor 1992) und wurde 1995 in Angewandter Mathematik am Massachusetts Institute of Technology (MIT) bei Michael Sipser promoviert (Computationally Efficient Error-Correcting Codes and Holographic Proofs), wofür er den Doctoral Dissertation Award der ACM erhielt. Als Post-Doc war er an der University of California, Berkeley und von 1997 bis 2005 wieder am MIT. Seit 2006 ist er Professor für Angewandte Mathematik und Informatik in Yale.

Spielman beschäftigt sich mit Design und Analyse von Algorithmen, Lernen bei Automaten, Graphentheorie, fehlerkorrigierende Codes und kombinatorisches wissenschaftliches Rechnen. Insbesondere stammt von ihm und Shang-Hua Teng das Konzept der geglätteten Analyse der Effizienz von Algorithmen (Smoothed Analysis).[1], die auf einer zufälligen Variation der Analyse aufgrund des schlechtestmöglichen Falles (Worst Case) basiert.

Den Nevanlinna Preis erhielt er außerdem für neue fehlerkorrigierende Codes basierend auf Expander-Graphen mit Anwendungen zum Beispiel im Internet.[2]

Auszeichnungen[Bearbeiten]

2002 war er Invited Speaker auf dem ICM in Peking (Smoothed analysis of algorithms, mit Shang-Hua Teng) und erhielt den IEEE Information Theory Society Paper Award. 2008 erhielt er den Gödel-Preis, 2009 den Fulkerson-Preis und 2010 erhielt er den Nevanlinna-Preis. 2012 erhielt Spielman eine MacArthur Fellowship.

Weblinks[Bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. Spielman, Teng Smoothed analysis of algorithms: why the simplex algorithm usually takes polynomial time, Proceedings of the Thirty-Third Annual ACM Symposium on the Theory of Computing, ACM,2001, S. 296–305. Spielman, Teng Smoothed Analysis of Algorithms: Why The Simplex Algorithm Usually Takes Polynomial Time, Journal of the ACM, Band 51, 2004, S. 385 - 463
  2. Laudatio Nevanlinna Preis