Реувен Рубинштейн

Материал из Циклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Реувен Рубинштейн

Reuvenpic.jpg
Дата рождения
25 августа 1938 года
Место рождения
Каунас, Литва
Дата смерти
2012
Место смерти
Израиль










Реувен Рубинштейн (англ. Reuven Rubinstein, ивр. ראובן רובינשטיין) — израильский математик[1].

Биография[править]

Родился 25 августа 1938 года в Каунасе.

В 1941 году его семью сослали в Сибирь.

В 1960 году получил диплом по электротехнике в Техническом университете Каунаса.

В 1969 году получил докторскую степень в Рижском техническом университете.

В 1973 году, репатриировался в Израиль и устроился на факультет промышленной инженерии в Технионе. В 1978 году был назначен доцентом, а в 1992 году — профессором.

Занимал должности в различных исследовательских институтах, включая Колумбийский университет, Гарвардский университет, Стэнфордский университет, IBM и Bell Laboratories. Области исследований: моделирование методом Монте-Карло, прикладная вероятность, стохастическое моделирование и стохастическая оптимизация. Автор более 100 статей и 6 книг.

Был женат, имел двоих детей.

Умер в декабре 2012 года.

Труды[править]

  • Rubinstein R.Y., "Simulation and the Monte Carlo Method", Wiley, 1981.
  • Rubinstein, R.Y. and A. Shapiro, "Discrete Event Systems: Sensitivity Analysis and Stochastic Optimization", Wiley, 1993.
  • Rubinstein, R.Y., "The cross-entropy method for combinatorial and continuous Optimization", Methodology and Computing in Applied Probability, 2, 127—190, 1999.
  • Rubinstein R.Y., "Randomized algorithms with splitting: Why the classic randomized algorithms do not work and how to make them work", Methodology and Computing in Applied Probability, 2009.
  • Rubinstein R.Y. and D.P. Kroese, "The Cross-Entropy Method: a Unified Approach to Combinatorial Optimization, Monte-Carlo Simulation and Machine Learning", Springer, 2004.
  • Rubinstein R.Y. and D.P. Kroese, "Simulation and the Monte Carlo Method", Second Edition, Wiley, 2008.
  • Rubinstein R.Y. and D.P. Kroese, "Simulation and the Monte Carlo Method", Third Edition, Wiley, 2017.

Источники[править]