摘要：近日，美国数学学会（American Mathematical Society，AMS）在官网公布了2026年度Ivo and Renata BabuškaThesis Prize（学位论文奖）的获奖人，该奖授予了来自新加坡国立大学的唐天云。他本次因其在新加坡

近日，美国数学学会（American Mathematical Society，AMS）在官网公布了2026年度Ivo and Renata BabuškaThesis Prize（学位论文奖）的获奖人，该奖授予了来自新加坡国立大学的唐天云。他本次因其在新加坡国立大学的博士论文《Feasible Methods for Solving Low-Rank SDP Problems（求解低秩半定规划问题的可行方法）》中做出的杰出贡献而获奖。

据官方报道：唐天云在博士论文中，同时关注了大规模半定规划（SDP）问题的理论层面与计算算法。半定规划是自20世纪90年代以来优化领域的一项重大进展，其地位可与20世纪50年代线性规划（LP）的提出相提并论。SDP将LP中的非负向量变量推广为对称半正定矩阵，涵盖LP作为特例，但其建模能力与适用范围远为广泛，涵盖科学、工程、经济等众多领域。过去二十年，SDP一直处在优化研究前沿，在理论计算机科学的组合优化、无线通信、量子计算及多项式优化等领域均有重要应用。

唐天云的论文致力于解决现有求解器难以处理的大规模SDP问题。其新思路旨在利用最优解可能具有的低秩特性，大幅降低求解大规模问题时的内存占用与计算成本。具体而言，他将原凸问题通过低秩矩阵分解重新表述为非凸问题，此时可行集成为代数簇，可能含有奇异点，需在理论分析与数值计算中谨慎处理。此外，如何获得非凸问题的全局最优解、如何给出分解变量有效秩的严格理论界，均是极具挑战性的理论课题。

唐天云的论文通过若干极具创新性的工作回应了上述挑战，包括设计黎曼优化算法并给出完整收敛性分析，以及提出极为高效的数值技术来计算分解后非凸问题的全局解。

唐天云，高中毕业于南充高级中学，高中时曾获全国高中数学联赛（四川）一等奖，2016年进入中国科学技术大学数学科学学院学习；2020年从中科大毕业后前往新加坡国立大学读博，2024年在新加坡国立大学数学系取得博士学位，师从Toh Kim-Chuan（卓金全）。

唐天云目前为新加坡国立大学运筹与分析研究院（IORA）的研究员（Research Fellow），今年年底他将加入芝加哥大学计算与应用数学委员会，任William H. Kruskal讲师。唐天云的主要研究领域为低秩矩阵优化、半定规划、黎曼优化和组合数学与图论等，并与机器学习、数据科学紧密关联。他在中国科学技术大学及新加坡国立大学期间多次获得学校的奖励（奖学金）等。

Ivo and Renata BabuškaThesis Prize设立于2023年，每年颁发一次，该奖旨在奖励数学领域具有跨学科特色、并可能应用于其他领域的杰出博士论文。Ivo Babuška的研究横跨理论与应用数学，侧重数值方法、有限元方法与计算力学。为促进数学家、工程师与物理学家之间的合作，他设立了该奖项，鼓励并认可具有实际应用价值的跨学科工作。本届奖金为3000美元。

来源：科技大满贯