获得顶科协奖项的人说，大学生们应该有机会发展各种不同的潜能

发布时间：2023-11-07 10:25:06 所属栏目：动态来源：

导读：·阿尔卡迪·涅米罗夫斯基认为没有任何研究是无用的，“只要在工作，只要在不断花时间深入一个领域，一定都是有意义的。”

凸优化和凸的最小化是同一种问题在凸集合上的求解，该问题的解决

·阿尔卡迪·涅米罗夫斯基认为没有任何研究是无用的，“只要在工作，只要在不断花时间深入一个领域，一定都是有意义的。”

凸优化和凸的最小化是同一种问题在凸集合上的求解，该问题的解决途径是在寻找可以逼近凹端点的凸函数集合中进行分析。在第六届世界顶尖科学家论坛上，比利时法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（Yurii Nesterov）对澎湃科技表示，凸优化领域正面临着重大的跨学科挑战，目前凸优化问题与最初研究时已是大不同，只有把优化算法嵌入到模型中才能取得较好效果，在实际场景中解决问题。为此，首先要了解凸优化理论本身以及应用在不同领域的理论差异，其次要了解应用场景，了解凸优化应用到某个领域时需要的条件和核心技术。

凸优化是数学最优化的一个子领域，研究定义于凸集中凸函数最小化的问题。一元二次函数求极值就是最简单的凸优化。凸优化可以应用在工程统计、图像处理、计算机科学等领域。美国计算机科学与统计学家、2022世界顶尖科学家协会奖智能科学或数学奖得主迈克尔·I·乔丹举例，电商企业的供应链也利用了优化理论。尤里·涅斯捷罗夫认为，凸优化是一个普适全球的科研领域，让我们更理解世界，可以在各种不同解决方案中选取最佳方案。

尤里·涅斯捷罗夫在凸优化领域进行了大约45年的研究。曾经有一个算法有最低值，但尤里·涅斯捷罗夫的论文发现它的最低值并非最优。他说，在当时的环境下，凸优化理论的所有算法都针对特定的问题区间，但困难在于，一些复杂性问题并不完全属于同一个问题区间，如果用一个统一算法去解决特定问题，就没有办法解决其他等级的问题，而当时的牛顿法（一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法）也是只针对特定的问题区间。

“智能科学或数学奖”之所以授予尤里·涅斯捷罗夫和阿尔卡迪·涅米罗夫斯基，是为了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。

如今，优化理论已经在控制系统、经济学、信号处理、机器学习、资源分配、能源管理、供应链管理及金融等多个领域得到主要应用，为这些领域提供了概念基础和原理依据，用于实用算法设计和实际应用，将理论转化为应用。

应用也是尤里·涅斯捷罗夫做研究的动力源泉。他表示，数学建模可以预测交通堵塞，即使这是一个动态变动的过程，而交通网络的改进又可以促进数学理论研究。“我们也会去运算不同变量在其中的作用，这是一个非常美妙的数学体验，因为可以通过不同函数来运算。在金融方面的数据也可以运算，用你的时间进行预测，让你的机构能够获得更多盈利，这对我来说是非常美妙的数学算法，到现在为止我还会在脑子里思考这个领域的建模。”

他对澎湃科技表示，目前凸优化问题与他们最初研究时已有很大不同，“最开始我们主要做的是数学领域的凸优化，当时我们主要做普世的凸优化模式，希望能够应用到所有生活中。我们现在可以看到很多优化算法应用到很多实际场景中。”针对凸优化的跨学科挑战，尤里·涅斯捷罗夫建议，首先要了解凸优化理论本身以及应用在不同领域的理论差异，其次要了解应用场景，了解凸优化应用到某个领域时需要的条件和核心技术。

阿尔卡迪·涅米罗夫斯基一直没有停止自己的研究工作，初期也没有停下来思考凸优化这项研究是否值得，直到做了很多研究工作以后才开始思考。“人生是没有办法预测的，要不然人生就没有任何意义了，我们一开始在做一个课题的时候都不知道它是否有意义。”他表示，到今天为止，他都认为没有任何研究是无用的，“只要在工作，只要在不断花时间深入一个领域，一定都是有意义的。”如今顶科协奖这一荣誉更是对他的研究领域“凸优化理论”的高度认可。

尤里·涅斯捷罗夫也表示，每个人都可以选择自己要走的路，这没有标准答案。“在大学里，我们需要给学生提供不同的可能性，如果他们愿意继续做科研，我们应该有足够的资源来支持他们。如果有一些人愿意在产业中进一步发展他们的职业，或者去创造他们自己的公司，大学也应该有相应的体系来支持他们多元化的职业发展。”即便去了企业，也可以做科研，企业也有科研部门，可以去编程、做基因研究等等，如今这个社会可能性是很多的。而且也不是只有一条路可以走。我们希望通过百度的平台，让更多的年轻人有机会实现自己的梦想。

（编辑：驾考网）

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