This is an exposition of the contributions of L\'aszl\'o Lov\'asz to mathematics and computer science written on the occasion of the bestowal of the Abel Prize~2021 to him. Our survey, of course, cannot be exhaustive. We sketch remarkable results that solved well-known open and important problems and that -- in addition -- had lasting impact on the development of subsequent research and even started whole new theories. Although discrete mathematics is what one can call the Lov\'asz home turf, his interests were, from the beginning of his academic career, much broader. He employed algebra, geometry, topology, analysis, stochastics, statistical physics, optimization, and complexity theory, to name a few, to contribute significantly to the explosive growth of combinatorics; but he also exported combinatorial techniques to many other fields, and thus built enduring bridges between several branches of mathematics and computer science. Topics such as computational convexity or topological combinatorics, for example, would not exist without his fundamental results. We also briefly mention his substantial influence on various developments in applied mathematics such as the optimization of real-world applications and cryptography.


翻译:这是L\'aszl\'o Lov\'asz对数学和计算机科学的贡献的解析,这是在给予Abel奖2021奖时写给他的数学和计算机科学。当然,我们的调查不可能是详尽无遗的。我们勾画出解决众所周知的开放和重要问题的显著成果,此外,它还对随后研究的发展产生了持久影响,甚至开始了整个新理论。虽然离散数学可以称之为Lov\'asz家庭草皮,但他的兴趣从他的学术生涯一开始就大得多。他使用了代数、几何学、地貌学、分析、分析、分析学、统计物理、优化和复杂理论,等等,大大促进了复合学的爆炸性增长;但是他还将组合技术输出到许多其他领域,从而在数学和计算机科学的多个分支之间建立了持久的桥梁。例如计算组合或顶层梳理学等话题,没有他的基本结果,就不会存在。我们还简略地提到他对应用数学和诸如真实的模版学应用中的各种发展的巨大影响。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

数学是关于数量、结构、变化等主题的探索。
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
115+阅读 · 2022年4月21日
【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
70+阅读 · 2021年12月8日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
100+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】深度学习的数学解释
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年12月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
3+阅读 · 2023年5月4日
Arxiv
13+阅读 · 2022年8月16日
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
Arxiv
35+阅读 · 2021年8月2日
Arxiv
64+阅读 · 2021年6月18日
Arxiv
49+阅读 · 2021年5月9日
VIP会员
相关VIP内容
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
115+阅读 · 2022年4月21日
【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
70+阅读 · 2021年12月8日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
100+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】深度学习的数学解释
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年12月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】MXNet深度情感分析实战
机器学习研究会
16+阅读 · 2017年10月4日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员