摘要：2025年2月18日，美国艾尔弗·斯隆基金会在其官网公布了2025年斯隆研究奖获奖名单，126位来自七个不同学科领域的杰出青年学者获此殊荣。

2025年2月18日，美国艾尔弗·斯隆基金会在其官网公布了2025年斯隆研究奖获奖名单，126位来自七个不同学科领域的杰出青年学者获此殊荣。

宾夕法尼亚大学杰森·阿尔特舒勒博士获得2025年斯隆数学研究奖，在此向他表示祝贺！

杰森·阿尔特舒勒（Jason Altschuler)，宾夕法尼亚大学沃顿商学院统计与数据科学系、电气工程系和计算机科学系的助理教授，还是应用数学、PRiML 机器学习中心和沃伦网络与数据科学中心的附属教员，究兴趣广泛涉及优化、概率和机器学习的接口，重点是大规模算法的设计和分析。

一、学习工作经历

2015年春季，牛津大学（本科生海外学期）数学与计算机科学GPA 4.0/4.0（转换为美国评分）;

2012年~2016年，普林斯顿大学（BSE）专业：计算机科学，辅修：应用与计算数学；统计学与机器学习，计算机科学论文：在线学习中的有限决策变化，导师：Elad Hazan；数学论文：概率线性布尔分类，导师：Emmanuel Abbe。GPA：3.99/4.0，专业GPA：4.0/4.0，最高荣誉

2016年~2018年，麻省理工学院（MIT），电气工程与计算机科学，导师：帕布罗·帕里洛，论文：贪婪、对冲与凸优化中的加速，GPA：5.0/5.

2018年~2022年，麻省理工学院（MIT），电气工程与计算机科学博士，论文委员会：Pablo Parrilo（导师），Philippe Rigollet，Guy Bresler，论文题目：运输及更远：概率分布上的高效优化；麻省理工学院人工智能与决策制定最佳博士论文奖（Sprowls 奖）。

2022-2023；纽约大学，教员研究员

2023年至今，宾夕法尼亚大学，统计学与数据科学助理教授（主要），电气与系统工程助理教授（次要），计算机与信息科学助理教授（次要），应用数学与计算科学附属教员，PRiML机器学习中心附属教员，沃伦网络与数据科学中心附属教员，IDEAS数据工程与科学研究所附属教员。

二、奖项与荣誉

2013年，2014年，沙普洛学术卓越奖，普林斯顿大学所有可能的年份；

2014年，普林斯顿大学Tau Beta Pi工程荣誉学会提前入会；

2015年，普林斯顿大学斐波那契荣誉学会早期入会；

2015年，普林斯顿计算机科学领域的埃森哲奖；

2016年，普林斯顿西格玛·埃希荣誉学会；

2016年，普林斯顿大学优等成绩，最高荣誉；

2016年，普林斯顿大学詹姆斯·海斯-埃杰尔·帕尔默工程奖；

2016年，ICML旅行奖 ；

哥伦比亚大学校长奖学金（未接受）；

2016年~2020年，国家科学基金会研究生奖学金；

icml顶级评审员奖；

神经信息处理系统顶级审稿人奖；

2021年，麻省理工学院LIDS学生会议最佳演讲；

2020年~2022年，TwoSigma博士奖学金；

2022年~2024年，IBM赫尔曼·戈德斯坦奖学金（拒绝），；

2022年~2024年，纽约大学数据科学教职奖学金；

2022-2023年度，乔治·M·斯普罗尔斯奖，颁发给麻省理工学院在人工智能与决策制定领域最佳博士论文；

2021年~2024年，A.W.特克奖入围者（数学优化协会）；

2024年，被选为中国科学院卡弗里科学前沿研讨会的代表（因日程冲突而婉拒）；

2024年，苹果公司种子基金奖；

2024年，2025年，本科生教学卓越奖；

2025年，斯隆研究数学奖学金；

2025年，在运筹学与计算机科学交叉领域的最佳论文ICS奖。

三、论文精选

1. Jason Altschuler, Sinho Chewi.移位组合I：哈纳克和反向传输不等式。IEEE信息理论学报，2024年.（SCI3区）

2. Jason Altschuler, Kunal Talwar. 解决Langevin算法达到其稳态分布用于对数凹采样的混合时间。SIAM数据科学数学杂志，2025年。（SCI2区）

3. Jason Altschuler, Pablo Parrilo.通过步长对冲的加速：用于平滑凸优化的银色步长计划。数学规划，2024年。INFORMS计算学会奖1/2 （SCI1区）

4. Jason Altschuler, Pablo Parrilo.通过步长对冲的加速：多步下降和银色步长计划。《ACM通讯》，2024年。INFORMS计算学会奖2/2。（SCI1区）

5. Jason Altschuler, Sinho Chewi.通过算法预热实现更快的高精度对数凹采样。《ACM期刊》，2024年。（SCI1区）

6. Jason Altschuler, Jinho Bok, Kunal Talwar. 关于凸优化中嘈杂随机梯度下降的隐私性。SIAM计算杂志，2024年。（SCI2区）

7. Jason Altschuler, Pablo Parrilo. 代数簇上的核逼近。SIAM应用代数与几何杂志，2023年。（SCI2区）

8. Jason Altschuler, Enric Boix-Adser`a.多项式时间算法用于具有结构的多边际最优传输问题。数学规划，2023年。

四、获奖原因分析

杰森于2024年发表了三篇SCI1区文章（精选文3、4、5），其中

精选文3：“提出了——银步长调度，用于平滑凸优化问题，实现了介于非加速和Nesterov加速之间的收敛速度。”

精选文4：“提出了一种新的步长选择策略——银步长策略（Silver Stepsize Schedule），能够在不改变梯度下降算法的情况下，加速收敛，达到介于标准梯度下降和Nesterov加速梯度下降之间的收敛速度。”

精选文5：“提出了一种改进的高精度对数凹采样算法，将维度依赖性降低至$\widetilde{O}\left(d^{1 / 2}\right)$，并引入了基于微分隐私启发的技术以加速找到暖启动条件。”

杰森在精选文3与4提出了“一种新的步长策略与一种新的步长选择策略”，是杰森的研究具有创新性与发展潜力的证明，应该是杰森获得斯隆奖学金的主要原因。

参考文献

[1]https://www.aminer.cn/

来源：海风uh6