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- Michel Xavier Goemans, né en décembre 1964, est un professeur américano-belge de mathématiques appliquées au MIT. Il est connu entre autres, pour l'introduction de l'optimisation semi-définie positive dans le contexte des algorithmes d'approximation, plus précisément pour le problème de la coupe maximum dans un graphe. Il reçoit le prix Fulkerson en 2000 et le prix Farkas en 2012, pour « ses importantes contributions au design et à l'analyse des algorithmes d'approximation ». (fr)
- Michel Xavier Goemans, né en décembre 1964, est un professeur américano-belge de mathématiques appliquées au MIT. Il est connu entre autres, pour l'introduction de l'optimisation semi-définie positive dans le contexte des algorithmes d'approximation, plus précisément pour le problème de la coupe maximum dans un graphe. Il reçoit le prix Fulkerson en 2000 et le prix Farkas en 2012, pour « ses importantes contributions au design et à l'analyse des algorithmes d'approximation ». (fr)
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- Michel Goemans (fr)
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- David P. (fr)
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- Improved Approximation Algorithms for Maximum Cut and Satisfiability Problems Using Semidefinite Programming (fr)
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- Michel Xavier Goemans, né en décembre 1964, est un professeur américano-belge de mathématiques appliquées au MIT. Il est connu entre autres, pour l'introduction de l'optimisation semi-définie positive dans le contexte des algorithmes d'approximation, plus précisément pour le problème de la coupe maximum dans un graphe. Il reçoit le prix Fulkerson en 2000 et le prix Farkas en 2012, pour « ses importantes contributions au design et à l'analyse des algorithmes d'approximation ». (fr)
- Michel Xavier Goemans, né en décembre 1964, est un professeur américano-belge de mathématiques appliquées au MIT. Il est connu entre autres, pour l'introduction de l'optimisation semi-définie positive dans le contexte des algorithmes d'approximation, plus précisément pour le problème de la coupe maximum dans un graphe. Il reçoit le prix Fulkerson en 2000 et le prix Farkas en 2012, pour « ses importantes contributions au design et à l'analyse des algorithmes d'approximation ». (fr)
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