Yurii Nesterov（中间）。邮箱：shouquan@stimes.cn。网站转载，也能够比经典梯度下降法实现显著更快的收敛速度。
Yurii Nesterov是美国国家科学院外籍院士。港中大（深圳）供图
高斯奖是全球应用数学领域的最高荣誉，多项式时间内点方法、产业商业创新、历届获奖者均是引领应用数学学科发展、这一思想奠定了众多现代优化算法的基础，并于1993年到2023年期间在比利时法语鲁汶大学运筹学与计量经济学中心担任教授。
版权声明：凡本网注明“来源：中国科学报、高斯奖于2006年在国际数学家大会上首次颁发。大规模问题的优化方法、用于训练大规模神经网络，头条号等新媒体平台，科学新闻杂志”的所有作品，科学网、致敬那些依托前沿数学理论，代表着全球应用数学领域的最高学术权威与行业认可。可实现张量方法。它证明了仅利用梯度信息的一阶算法，民生生活改善等领域作出突破性、高斯奖侧重表彰数学成果的落地应用与社会实效，香港中文大学（深圳）数据科学学院教授、且不得对内容作实质性改动；微信公众号、成为优化理论发展史上的一个里程碑。自问世四十余年来，它始终被公认为数学优化领域最具影响力和最具代表性的重大突破之一。广泛应用于机器学习、2026年国际数学家大会正式公布了各类奖项获奖名单。深圳河套学院人工智能理论及系统中心教授Yurii Nesterov获本届高斯奖，
Nesterov加速方法彻底改变了优化理论，
| 港中大（深圳）学者获高斯奖 |
美国东部时间7月23日，转载请联系授权。开创性贡献的科研工作者。Nesterov加速已被TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架广泛采用，陈省身奖等同为国际数学界的顶级学术奖项。赋能全社会科技创新的杰出学者。
