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Robert J. Vanderbei

Robert J. Vanderbei (nacido en 1955) es un matemático estadounidense y profesor emérito del Departamento de Investigación Operativa e Ingeniería Financiera de la Universidad de ...

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Robert J. Vanderbei (nacido en 1955) es un matemático estadounidense y profesor emérito del Departamento de Investigación Operativa e Ingeniería Financiera de la Universidad de Princeton .

Biografía

Robert J. Vanderbei nació en Grand Rapids, Michigan, en 1955. Obtuvo su licenciatura en Química en 1976 y una maestría en Investigación Operativa y Estadística en 1978 del Instituto Politécnico Rensselaer , y su doctorado en Matemáticas Aplicadas de la Universidad de Cornell en 1981. En su tesis, [ 1 ] desarrolló una teoría de potencial probabilístico para campos aleatorios que consisten en productos tensoriales de movimientos brownianos . Fue investigador postdoctoral en el Instituto Courant de Ciencias Matemáticas de la Universidad de Nueva York y luego en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign . En 1984, dejó la vida académica y se unió a Bell Labs , donde formó parte del equipo del proyecto de Sistemas Avanzados de Apoyo a la Decisión de AT&T . En 1990, Vanderbei regresó a la docencia en la Universidad de Princeton . Actualmente es profesor en el Departamento de Investigación Operativa e Ingeniería Financiera (ORFE). Además de su cargo en ORFE, también tiene nombramientos honoríficos en Matemáticas, Astrofísica, Informática y Matemáticas Aplicadas. Asimismo, es miembro del Centro Bendheim para las Finanzas .

Investigación

Programación matemática

La llegada de Vanderbei a Bell Labs coincidió con el descubrimiento por parte de Narendra Karmarkar de un nuevo algoritmo de tiempo polinomial para la programación lineal . En mayo de 1985, se convirtió en el primer miembro del equipo no directivo de la iniciativa Advanced Decision Support Systems de AT&T , donde sirvió de enlace con Karmarkar y fue el desarrollador principal de la primera versión del software de programación lineal .

En 1985, Vanderbei, junto con sus colegas de Bell Labs, Marc Meketon y Barry Freedman, escribió un artículo que demostraba la convergencia de una variante del algoritmo de Karmarkar que se conoció como el algoritmo de escalado afín. [ 2 ] Posteriormente se supo que II Dikin, trabajando en Siberia y publicando en ruso , había demostrado la convergencia del mismo algoritmo bajo supuestos de no degeneración más débiles muchos años antes. [ 3 ] Vanderbei, tanto individualmente como con Meketon, y Freedman recibieron patentes estadounidenses por su trabajo teórico y práctico sobre el algoritmo de escalado afín. [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] Junto con las tres patentes otorgadas a Karmarkar , este conjunto de patentes representó el primero otorgado para lo que se consideraba matemáticas puras . En ese momento, generaron fuertes objeciones [ 7 ] de otros investigadores en algoritmos de optimización .

En 1987, Vanderbei dejó el equipo de desarrollo y se trasladó al Centro de Investigación Matemática de Bell Labs en Murray Hill, Nueva Jersey . En 1990, regresó al ámbito académico para impartir clases en la Universidad de Princeton. A lo largo de la década de 1990, la investigación de Vanderbei lideró el desarrollo de solucionadores de punto interior . En 1993, Helmberg, Rendl, Vanderbei y Wolkowicz desarrollaron un algoritmo de punto interior para programación semidefinida . [ 8 ] Posteriormente, Vanderbei desarrolló algoritmos para problemas cuadráticos , convexos y, finalmente, problemas de optimización no lineal . [ 9 ] [ 10 ]

Vanderbei es autor de un libro de texto sobre programación lineal [ 11 ] y de un paquete de software para programación no lineal llamado LOQO .

América púrpura

Vanderbei recibió mucha atención por algo que solo estaba pensado como un ejercicio para el curso de programación informática de primer año . La revista US News & World Report , entre otros medios de comunicación, reimprimió su llamado mapa de la América Púrpura , que creó después de las elecciones presidenciales de Estados Unidos del año 2000 (y luego de las elecciones nacionales posteriores) para mostrar, condado por condado, cómo resultaron las elecciones.

Intereses de investigación recientes

Desde 2001, la mayor parte de la investigación de Vanderbei se ha centrado en el desarrollo de sistemas de imágenes de alto contraste con el objetivo final de obtener imágenes directas de exoplanetas . Entre los conceptos a los que ha contribuido se incluyen coronógrafos de pupila conformada , coronógrafos de mapeo de pupila al estilo PIAA y ocultadores externos espaciales . Junto con J. Richard Gott , Vanderbei es autor del libro de National Geographic titulado Sizing Up The Universe ( Sitio web del libro ).

Otros intereses

Vanderbei también fue un piloto de planeadores experimentado durante muchos años. De 1988 a 1999 fue instructor jefe de vuelo del Central Jersey Soaring Club. En 1999, se retiró del vuelo sin motor y se dedicó a la astrofotografía . Publica regularmente nuevas imágenes astronómicas en su sitio web de galería astronómica .

Premios y distinciones

Fue elegido miembro de la promoción de 2006 del Instituto de Investigación Operativa y Ciencias de la Gestión . [ 12 ] En 2012 se convirtió en miembro de la Sociedad de Matemáticas Industriales y Aplicadas por sus "contribuciones a las tecnologías para la búsqueda de exoplanetas y a los métodos de punto interior para la optimización no lineal". [ 13 ] En 2014 se convirtió en miembro de la Sociedad Matemática Estadounidense por sus "contribuciones a la programación lineal y a los problemas de optimización no lineal". [ 14 ] En 2017 recibió el Premio Khachiyan de la Sociedad de Optimización INFORMS . [ 15 ]

Referencias

Este artículo incorpora material de la biografía de Robert J. Vanderbei , que está bajo la licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual .

  1. ↑ Vanderbei, RJ: Hacia un cálculo estocástico para varios procesos de Markov , tesis doctoral, Universidad de Cornell, mayo de 1981.
  2. ↑ Vanderbei, RJ; Meketon, MS; Freedman, BA: Una modificación del algoritmo de programación lineal de Karmarkar, Algorithmica , 1:395–407, 1986.
  3. ↑ Dikin, II: Solución iterativa de problemas de programación lineal y cuadrática, Matemáticas Soviéticas - Doklady , 8:674–675, 1967.
  4. ↑ Vanderbei, RJ: Métodos y aparatos para la asignación eficiente de recursos, Patente estadounidense número 4,744,026. Extensión del algoritmo de Karmarkar para manejar problemas de programación lineal con variables libres , mayo de 1988.
  5. ↑ Vanderbei, RJ: Métodos y aparatos para la asignación eficiente de recursos, Patente estadounidense número 4,885,686. Extensión del algoritmo de Karmarkar para manejar problemas de programación lineal con columnas densas , diciembre de 1988.
  6. ↑ Freedman, BA; Meketon, MS; Vanderbei, RJ: Métodos y aparatos para la asignación eficiente de recursos, Patente estadounidense número 4,924,386. Extensión del algoritmo de Karmarkar para manejar problemas de programación lineal con límites inferiores distintos de cero y límites superiores finitos , mayo de 1990.
  7. ↑ Dantzig, GB; Goldfarb, D; Lawler, E ; Monma, C; Robinson, SM: Informe del Comité de Algoritmos y Derecho, Optima , 33:1–19, junio de 1991.
  8. ↑ Helmberg, C; Rendl, F.; Vanderbei, RJ; Wolkowicz, H.: Un método de punto interior para programación semidefinida, SIAM Journal on Optimization , 6:342–361, 1996.
  9. ↑ Vanderbei, RJ: LOQO: Un código de punto interior para programación cuadrática, Optimization Methods and Software , 12:451–484, 1999.
  10. ↑ Vanderbei, RJ; Shanno, DF: Un algoritmo de punto interior para programación no lineal no convexa, Optimización computacional y aplicaciones , 13:231–252, 1999.
  11. ↑ Vanderbei, RJ: Programación lineal: fundamentos y extensiones , Kluwer Academic Publishers, 3.ª edición, 2007.
  12. ↑ Miembros: Lista alfabética , Instituto de Investigación Operativa y Ciencias de la Gestión , consultado el 9 de octubre de 2019.
  13. ↑ Sociedad de Matemáticas Industriales y Aplicadas (SIAM)
  14. ↑ Clase de 2014 de los Miembros de la AMS , Sociedad Matemática Estadounidense , consultado el 12 de agosto de 2014.
  15. ↑ Robert Vanderbei es seleccionado como ganador del Premio Khachiyan 2017 de la Sociedad de Optimización INFORMS.
  • Vanderbei, Robert J. (julio de 1991). "División de columnas densas en sistemas lineales dispersos" . Álgebra lineal y sus aplicaciones . 152 : 107–117 . doi : 10.1016/0024-3795(91)90269-3 . ISSN 0024-3795 .