Сглаженный анализ дает более реалистичную оценку работы алгоритма, например, такого ее критерия, как временные затраты при решении определенной задачи, чем при использовании методов анализа наихудшего или промежуточного сценариев.
С времени своего появления в 2001 году, сглаженной анализ был применен в научных исследованиях в таких областях, как математическое программирование, численный анализ, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных.
Как сообщает пресс-служба Йельского университета, премия в размере $5 тыс. была присуждена Шпильману, а также профессору компьютерных наук Бостонского университета Шан Хуа Тену (Shang-Hua Teng), соавтору статьи "Smoothed Analysis of Algorithms: Why the Simplex Algorithm Usually Takes Polynomial Time", опубликованной в Journal of the Association for Computing Machinery в 2004 г.
Источник: CNews.ru