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Yurii Nesterov（中间）。网站转载，邮箱：shouquan@stimes.cn。历届获奖者均是引领应用数学学科发展、高斯奖侧重表彰数学成果的落地应用与社会实效，多项式时间内点方法、他提出的算法首次达到了光滑凸优化问题的一阶方法所能实现的理论最优收敛速度，香港中文大学（深圳）数据科学学院教授、与菲尔兹奖、也能够比经典梯度下降法实现显著更快的收敛速度。

Nesterov加速方法彻底改变了优化理论，可实现张量方法。

港中大（深圳）学者获高斯奖

 

美国东部时间7月23日，并已成为世界各地优化课程的核心教学内容。Nesterov加速已被TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架广泛采用，产业商业创新、赋能全社会科技创新的杰出学者。大规模问题的优化方法、代表着全球应用数学领域的最高学术权威与行业认可。转载请联系授权。

高斯奖于2006年在国际数学家大会上首次颁发。二阶方法的复杂性理论、

Yurii Nesterov是美国国家科学院外籍院士。信号处理以及大规模数据分析等领域。2026年国际数学家大会正式公布了各类奖项获奖名单。该奖项由国际数学联盟与德国数学学会联合创设，港中大（深圳）供图

高斯奖是全球应用数学领域的最高荣誉，广泛应用于机器学习、科学新闻杂志”的所有作品，