菲尔兹奖入围者王红亦在NeurIPS发表论文

Недавно стало известно, что Ван Хун, новая лауреатка Филдсовской премии, является соавтором статьи, принятой на NeurIPS 2019. Работа посвящена низкоранговому приближению матриц — фундаментальной задаче в машинном обучении и анализе данных. Авторы улучшили оценку приближённого отношения для алгоритма Column Subset Selection (CSS): для 1 ≤ p ≤ 2 отношение равно (k+1)^(1/p), а для p ≥ 2 — (k+1)^(1-1/p), что значительно точнее прежнего универсального O(k+1). Ключевым инструментом стала теорема интерполяции Рисса–Торина из гармонического анализа, редко используемая в computer science. Рецензенты NeurIPS отметили именно это как главное техническое нововведение. Ван Хун не вывешивала ссылку на эту работу на своём сайте, что делает её заметной среди почти 40 других публикаций. Ситуация также иллюстрирует эволюцию критериев NeurIPS: теперь для теории не требуется проведение экспериментов, а привлечение методов из других дисциплин поощряется.