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AF: EAGER: Algorithms in Linear Algebra and Optimization

AF: EAGER: Algorithms in Linear Algebra and Optimization
AF：EAGER：线性代数和优化算法
批准号：
1038578
负责人：
Leonard Schulman
金额：
$30.0万
依托单位：
California Institute of Technology
依托单位国家：
美国
项目类别：
Continuing Grant
财政年份：
2011
资助国家：
美国
项目状态：
已结题
起止时间：
2011-01-01 至 2013-12-31
来源：
https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1038578&HistoricalAwards=false
关键词：
AFEAGERAlgorithmsLinearAlgebra

项目摘要

项目成果

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Dr. Schulman's research will tackle two problems of central importance in computer science: (1) Linear programming in strongly polynomial time and (2) Matrix pre-conditioning by diagonal balancing. A strongly polynomial-time algorithm for linear programming would be a breakthrough in complexity theory over the real field. It may lead to improved algorithms for harder types ofconvex programming (e.g., semidefinite) which (albeit in polynomial time) are currently prohibitively slow. Better algorithms for matrix preconditioning have the potentially to significantly improve linear algebra software packages.
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NSF-BSF: AF: Small: Algorithmic and Information-Theoretic Challenges in Causal Inference
  • 批准号：
    2321079
  • 项目类别：
    Standard Grant
  • 资助金额：
    $61.6万
  • 财政年份：
    2023
  • 负责人：
    Leonard Schulman
  • 依托单位：
    California Institute of Technology
NSF-BSF: AF: Small: Identifying Functional Structure in Data
  • 批准号：
    1909972
  • 项目类别：
    Standard Grant
  • 资助金额：
    $40.0万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Leonard Schulman
  • 依托单位：
    California Institute of Technology
AF: Small: Algorithms and Information Theory for Causal Inference
  • 批准号：
    1618795
  • 项目类别：
    Standard Grant
  • 资助金额：
    $45.0万
  • 财政年份：
    2016
  • 负责人：
    Leonard Schulman
  • 依托单位：
    California Institute of Technology
AF: Small: Algorithms for Inference
  • 批准号：
    1319745
  • 项目类别：
    Standard Grant
  • 资助金额：
    $47.39万
  • 财政年份：
    2013
  • 负责人：
    Leonard Schulman
  • 依托单位：
    California Institute of Technology
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