Stuart Geman

Stuart A. Geman
Geman föreläser om Gibbs-provtagaren
Född	( 1949-03-23 ​​) 23 mars 1949 Chicago , Illinois , USA
Nationalitet	amerikansk
Alma mater	University of Michigan BS (1971) Dartmouth College MS (1973) Massachusetts Institute of Technology Ph.D. (1977)
Släktingar	Donald Geman (bror)
Vetenskaplig karriär
Fält	Matematik
institutioner	Brown University
Avhandling	Stokastiska differentialekvationer med mjuka blandningsprocesser ( 1977)
Doktorand rådgivare	Herman Chernoff Frank Kozin
Doktorander	Barry R. Davis
Hemsida	www .dam .brown .edu /people /geman /

Stuart Alan Geman (född 23 mars 1949) är en amerikansk matematiker , känd för inflytelserika bidrag till datorseende, statistik, sannolikhetsteori, maskininlärning och neurovetenskap. Han och hans bror, Donald Geman , är välkända för att ha föreslagit Gibbs-provtagaren och för det första beviset på konvergens av den simulerade glödgningsalgoritmen .

Biografi

Geman är född och uppvuxen i Chicago. Han utbildades vid University of Michigan (BS, Physics, 1971), Dartmouth Medical College (MS, Neurophysiology, 1973) och Massachusetts Institute of Technology (Ph.D, Applied Mathematics, 1977).

Sedan 1977 har han varit medlem av fakulteten vid Brown University , där han har arbetat i Pattern Theory- gruppen, och är för närvarande James Manning professor i tillämpad matematik. Han har mottagit många utmärkelser och utmärkelser, inklusive urval som presidentens unga utredare och som ISI Highly Cited-forskare. Han är en vald medlem av International Statistical Institute och en stipendiat vid Institute of Mathematical Statistics och American Mathematical Society. Han valdes in i US National Academy of Sciences 2011.

Arbete

Gemans vetenskapliga bidrag spänner över arbete inom probabilistiska och statistiska metoder för artificiell intelligens , Markov slumpmässiga fält , Markov-kedjan Monte Carlo (MCMC) metoder, icke-parametrisk slutledning , slumpmässiga matriser, slumpmässiga dynamiska system, neurala nätverk, neurofysiologi, finansmarknader och naturlig bildstatistik. Särskilt anmärkningsvärda arbeten inkluderar: utvecklingen av Gibbs-samplaren , bevis på konvergens av simulerad glödgning , grundläggande bidrag till Markovs slumpfält ("grafisk modell") tillvägagångssätt för inferens i vision och maskininlärning, och arbete med de sammansatta grunderna för vision och kognition.