Katya Scheinberg
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Université Lehigh (-
IBM Research (-
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Université Cornell (depuis ) Université Lehigh (- IBM Research (- |
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Katya Scheinberg est une mathématicienne russo-américaine connue pour ses recherches en mathématiques appliquées, dans le domaine de l'optimisation continue, et en particulier l'optimisation sans dérivation. Elle est professeure à la School of Operations Research and Information Engineering de l'université Cornell depuis 2019.
Katya Scheinberg est née à Moscou[1]. Elle obtient un bachelor et une maîtrise en mathématiques computationnelles et cybernétique à l'université d'État de Moscou en 1992[2] et poursuit ses études aux États-Unis, où elle prépare un doctorat en recherche opérationnelle à l'université Columbia. Sa thèse, soutenue en 1997, intitulée Issues Related to Interior Point Methods for Linear and Semidefinite Programming, est dirigée par Donald Goldfarb[2],[3].
Elle travaille pour IBM Research au Thomas J. Watson Research Center de 1997 à 2009, et en tant que chercheuse à l'université Columbia et chercheuse associée à l'université de New York. Elle rejoint l'université Lehigh en 2010, puis obtient un poste en 2019 à la faculté de l'École de recherche opérationnelle et d'ingénierie de l'information de l'université Cornell.
Elle est rédactrice en chef de la série de livres SIAM-MOS sur l'optimisation depuis 2014 et a été rédactrice d'Optima, le bulletin d'information de la Mathematical Optimization Society, de 2011 à 2013[2].
Publications
- Avec Andrew R. Conn et Luís Nunes Vicente, Introduction to Derivative Free Optimization (SIAM Press, 2008)[4].
- (en) Andrew R. Conn, Katya Scheinberg et Philippe Toint, On the convergence of derivative-free methods for unconstrained optimization, , 83-108 p..
