الحائز على ميدالية فيلدز وانغ هونغ ينشر أيضًا في مؤتمر NeurIPS

وانغ هونغ، الحائز الجديد على وسام فيلدز، شارك في تأليف ورقة بحثية في مؤتمر NeurIPS 2019 حول تقريب المصفوفات منخفضة الرتبة، وهي مهمة أساسية في التعلم الآلي وتحليل البيانات. حسنت الورقة حد نسبة التقريب لخوارزمية اختيار العمود الفرعي (Column Subset Selection - CSS): بالنسبة لـ 1 ≤ p ≤ 2، تحقق (k+1)^(1/p)؛ وبالنسبة لـ p ≥ 2، تحقق (k+1)^(1-1/p)، وهو حد أضيق من الحد السابق O(k+1). كان الابتكار الرئيسي هو استخدام نظرية الاستيفاء لريش-تورين (Riesz-Thorin interpolation) من التحليل التوافقي، وهي أداة لم تكن شائعة الاستخدام في علوم الحاسوب النظرية آنذاك. أشاد المحكمون بهذا باعتباره المساهمة التقنية الرئيسية ووصفوا الورقة بأنها متينة. واللافت أن هذه الورقة هي الوحيدة من بين ما يقرب من 40 ورقة على صفحة وانغ الرئيسية التي لا تحتوي على رابط مباشر. تمثل الورقة مثالاً على كيف يمكن للرياضيات البحتة حل مشاكل التعلم الآلي، وتتوافق مع إرشادات المراجعة الجديدة لمؤتمر NeurIPS 2026 للمساهمات النظرية، التي تقدر الدقة الرياضية والمنهجية متعددة التخصصات.