leslie tapfer - Leslie Valiant
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Leslie Valiant
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.jpg) Tapfer im Jahr 2012
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| Geboren |
Leslie Gabriel Valiant
28. März 1949 |
| Staatsangehörigkeit | Vereinigtes Königreich |
| Alma Mater | |
| Bekannt für | |
| Auszeichnungen | |
| Wissenschaftlicher Werdegang | |
| Felder |
Mathematik Theoretische Informatik Computergestützte Lerntheorie Theoretische Neurowissenschaften |
| Institutionen | |
| These | Entscheidungsverfahren für Familien deterministischer Kellerautomaten (1974) |
| Doktoratsberater | Mike Paterson |
| Doktoranden | |
| Webseite | menschen |
Leslie Gabriel Valiant FRS (* 28. März 1949) ist ein britisch-amerikanischer Informatiker und Computertheoretiker . Derzeit ist er T. Jefferson Coolidge Professor für Informatik und angewandte Mathematik an der Harvard University . Valiant wurde 2010 mit dem Turing Award ausgezeichnet, nachdem er vom ACM als heroische Figur in der theoretischen Informatik und als Vorbild für seinen Mut und seine Kreativität bei der Bewältigung einiger der tiefsten ungelösten Probleme der Wissenschaft beschrieben wurde. insbesondere für seine "auffällige Kombination von Tiefe und Breite".
Bildung
Valiant studierte am King's College in Cambridge , am Imperial College London und an der University of Warwick, wo er 1974 in Informatik promovierte.
Forschung und Karriere
Valiant ist weltweit bekannt für seine Arbeiten in der theoretischen Informatik . Unter seinen vielen Beiträgen zur Komplexitätstheorie führte er den Begriff der #P-Vollständigkeit ("scharfe-P-Vollständigkeit") ein, um zu erklären, warum Aufzählungs- und Zuverlässigkeitsprobleme hartnäckig sind. Er stellte auch das "wahrscheinlich ungefähr korrekte" ( PAC ) Modell des maschinellen Lernens vor, das dem Gebiet der Computerlerntheorie geholfen hat, und das Konzept der holographischen Algorithmen zu wachsen . In Computersystemen ist er am bekanntesten für die Einführung des massensynchronen Parallelverarbeitungsmodells . Zu seinen früheren Arbeiten zur Automatentheorie gehört ein Algorithmus zum kontextfreien Parsing , der (Stand 2010) immer noch der asymptotisch schnellste bekannte ist. Er arbeitet auch in der Computational Neuroscience und konzentriert sich auf das Verständnis von Gedächtnis und Lernen.
Valiants Buch aus dem Jahr 2013 ist wahrscheinlich ungefähr richtig: Nature's Algorithms for Learning and Prospering in a Complex World . Darin argumentiert er unter anderem, dass die Evolutionsbiologie nicht die Geschwindigkeit erklärt, mit der die Evolution stattfindet, und schreibt zum Beispiel: "Die Beweise dafür, dass Darwins allgemeines Schema für die Evolution im Wesentlichen richtig ist, überzeugt die große Mehrheit der Biologen war schon in genügend Naturkundemuseen, um sich selbst davon zu überzeugen. All dies bedeutet jedoch nicht, dass die aktuelle Evolutionstheorie ausreichend erklärend ist. Derzeit kann die Evolutionstheorie keine Aussage darüber treffen, mit welcher Geschwindigkeit die Evolution fortschreitet, um komplexe Mechanismen zu entwickeln oder sie in wechselnden Umgebungen zu pflegen."
Valiant begann 1982 an der Harvard University zu unterrichten und ist derzeit T. Jefferson Coolidge Professor für Informatik und Angewandte Mathematik an der Harvard School of Engineering and Applied Sciences . Vor 1982 lehrte er an der Carnegie Mellon University , der University of Leeds und der University of Edinburgh .
Auszeichnungen und Ehrungen
Valiant erhielt 1986 den Nevanlinna-Preis , 1997 den Knuth-Preis , 2008 den EATCS-Preis und 2010 den Turing-Preis . 1991 wurde er zum Fellow der Royal Society (FRS) gewählt , zum Fellow der Association for the Advancement der Künstlichen Intelligenz (AAAI) im Jahr 1992 und Mitglied der United States National Academy of Sciences im Jahr 2001 . Valiants Nominierung für die Royal Society lautet:
Valiant hat entscheidend zum Wachstum fast aller Zweige der theoretischen Informatik beigetragen. Seine Arbeit beschäftigt sich hauptsächlich mit der mathematischen Quantifizierung der Ressourcenkosten für die Lösung von Problemen auf einem Computer. In seiner frühen Arbeit (1975) fand er den asymptotisch schnellsten Algorithmus, der für die Erkennung kontextfreier Sprachen bekannt ist. Gleichzeitig leistete er Pionierarbeit bei der Verwendung von Kommunikationseigenschaften von Graphen zur Analyse von Berechnungen. 1977 definierte er den Begriff der #P-Vollständigkeit ("scharf-P") und begründete seinen Nutzen bei der Klassifizierung von Zähl- oder Aufzählungsproblemen nach rechnerischer Handhabbarkeit. Die erste Anwendung war das Zählen von Übereinstimmungen (die permanente Matrixfunktion). 1984 führte Valiant eine Definition des induktiven Lernens ein, die zum ersten Mal die rechnerische Durchführbarkeit mit der Anwendbarkeit auf nicht-triviale Klassen von zu lernenden logischen Regeln in Einklang bringt.* In jüngerer Zeit hat er ein Schema für das effiziente Routing der Kommunikation in einem Multiprozessorsystem entwickelt. Er zeigte, dass der Overhead selbst in einem spärlichen Netzwerk nicht mit der Größe des Systems wachsen muss. Dies eröffnet, aus theoretischer Sicht, die Möglichkeit von effizienten Allzweck-Parallelcomputern.
Das Zitat für seinen AM Turing Award lautet:
Für transformative Beiträge zur Berechnungstheorie, einschließlich der Theorie des wahrscheinlich ungefähr korrekten (PAC) Lernens, der Komplexität des Aufzählens und des algebraischen Rechnens sowie der Theorie des parallelen und verteilten Rechnens.
Persönliches Leben
Seine beiden Söhne Gregory Valiant und Paul Valiant sind beide theoretische Informatiker, jeweils als Fakultät an der Stanford University und der Brown University .
Siehe auch
Verweise
Externe Links
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