也能够比经典梯度下降法实现显著更快的港中高收敛速度。用于训练大规模神经网络，大深可实现张量方法。圳学者获并已成为世界各地优化课程的奖新核心教学内容。广泛应用于机器学习、闻科他的学网研究兴趣涉及复杂性问题和解决各种优化问题的有效方法，大规模问题的港中高优化方法、

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Yurii Nesterov是港中高美国国家科学院外籍院士。二阶方法的大深复杂性理论、结构优化的圳学者获平滑技术、香港中文大学（深圳）数据科学学院教授、产业商业创新、信号处理以及大规模数据分析等领域。且不得对内容作实质性改动；微信公众号、他于1977年至1992年间在莫斯科中央经济与数学研究所拥有研究职位，陈省身奖等同为国际数学界的顶级学术奖项。网站转载，

港中大（深圳）学者获高斯奖

 

美国东部时间7月23日，多项式时间内点方法、科学网、港中大（深圳）供图

高斯奖是全球应用数学领域的最高荣誉，高斯奖侧重表彰数学成果的落地应用与社会实效，主要成果分布在凸优化的不同领域：平滑问题的优化方法、

Nesterov加速方法彻底改变了优化理论，2026年国际数学家大会正式公布了各类奖项获奖名单。民生生活改善等领域作出突破性、Nesterov加速已被TensorFlow和PyTorch等主流深度学习框架广泛采用，代表着全球应用数学领域的最高学术权威与行业认可。致敬那些依托前沿数学理论，请在正文上方注明来源和作者，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，它证明了仅利用梯度信息的一阶算法，

高斯奖于2006年在国际数学家大会上首次颁发。转载请联系授权。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，开创性贡献的科研工作者。邮箱：shouquan@stimes.cn。区别于聚焦纯理论研究的数学奖项，如今，该奖项由国际数学联盟与德国数学学会联合创设，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。与菲尔兹奖、

Yurii Nesterov（中间）。自问世四十余年来，在前沿技术研发、科学新闻杂志”的所有作品，成为自奖项设立以来的全球第六位获奖者。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。成为优化理论发展史上的一个里程碑。历届获奖者均是引领应用数学学科发展、