Кіріспе
Британдық-американдық компьютерлік ғалым Лесли Габриэль Валиант (28 наурыз 1949 жылы туған) – британдық-американдық. Ол химиялық инженер әкесі мен аудармашы анасының ұлы. Қазіргі уақытта Гарвард университетінде компьютерлік ғылым және қолданбалы математика профессоры қызметін атқарады. Валиант 2010 жылы Тьюринг сыйлығымен марапатталды, оны ACM теориялық компьютерлік ғылымдағы батыр тұлға және ғылымдағы ең терең, шешілмеген мәселелерді шешудегі батылдығы мен шығармашылығы үшін үлгі ретінде сипаттады; әсіресе оның «тереңдік пен кеңдіктің керемет үйлесімі» үшін. Imperial College London, Pregel және Dataflow, сондай-ақ Facebook компаниясы 1 триллионнан астам жиектерді өңдеуге қабілетті графтық талдау жүйесін құруға қатысты. BSP бағдарламалауын тікелей қосуға, сондай-ақ BSP негізінде жасалған жоғары өнімді параллель бағдарламалау модельдерін енгізуге бағытталған ашық бастапқы кодты жобалар да жүргізілді. Hadoop, Spark, Giraph, Hama, Beam және Dask бұл үлгілердің танымал мысалдары. Оның автоматтар теориясындағы ерте жұмыстарының ішінде контекстсіз талдауға арналған алгоритм бар, ол әлі күнге дейін асимптотикалық жағынан ең жылдам белгілі. Ол сонымен қатар санақ нейробиологиясы саласында есте сақтау және оқытуды түсінуге бағытталған зерттеулер жүргізеді. Валианттың 2013 жылғы кітабы «Бәлкім, шамамен дұрыс: күрделі әлемде білім алу және өркендеу үшін табиғаттың алгоритмдері» деп аталады. Онда ол, басқалармен қатар, эволюциялық биология эволюцияның қарқынын толыққанды түсіндіре алмайды деген пікірді келтіреді, мысалы: «Дарвиннің эволюцияның жалпы схемасының негізінен дұрыс екенін көрсететін дәлелдер көптеген биологтарды сендіреді. Бұл автордың өзі табиғи тарих мұражайларына барып, оған көз жеткізді. Дегенмен, бұл қазіргі эволюция теориясының жеткілікті түсіндіре алатынын білдірмейді. Қазіргі теория күрделі механизмдердің қалай дамығанын немесе өзгеріп жатқан ортада оларды қалай сақтайтынын түсіндіре алмайды». Валиант 1982 жылдан бастап Гарвард университетінде оқытумен айналысады және қазір Гарвард инженерлік және қолданбалы ғылымдар мектебінің компьютерлік ғылым және қолданбалы математика профессоры. 1982 жылға дейін Карнеги-Меллон университетінде, Лидс университетінде және Эдинбург университетінде сабақ берді.
Leslie Gabriel Valiant (born 28 March 1949) is a British American He was born to a chemical engineer father and a translator mother. He is currently the T. Jefferson Coolidge Professor of Computer Science and Applied Mathematics at Harvard University. Valiant was awarded the Turing Award in 2010, having been described by the A. C. M. as a heroic figure in theoretical computer science and a role model for his courage and creativity in addressing some of the deepest unsolved problems in science; in particular for his "striking combination of depth and breadth". Imperial College London, Pregel and Dataflow, and Facebook creating a graph analytics system capable of processing over 1 trillion edges. There have also been active open source projects to add explicit BSP programming as well as other high performance parallel programming models derived from BSP. Popular examples are Hadoop, Spark, Giraph, Hama, Beam and Dask. His earlier work in Automata Theory includes an algorithm for context free parsing, which is still the asymptotically fastest known. He also works in Computational Neuroscience focusing on understanding memory and learning. Valiant's 2013 book is Probably Approximately Correct: Nature's Algorithms for Learning and Prospering in a Complex World. In it he argues, among other things, that evolutionary biology does not explain the rate at which evolution occurs, writing, for example, "The evidence for Darwin's general schema for evolution being essentially correct is convincing to the great majority of biologists. This author has been to enough natural history museums to be convinced himself. All this, however, does not mean the current theory of evolution is adequately explanatory. At present the theory of evolution can offer no account of the rate at which evolution progresses to develop complex mechanisms or to maintain them in changing environments." Valiant started teaching at Harvard University in 1982 and is currently the T. Jefferson Coolidge Professor of Computer Science and Applied Mathematics in the Harvard School of Engineering and Applied Sciences. Prior to 1982 he taught at Carnegie Mellon University, the University of Leeds, and the University of Edinburgh.
Марапаттар мен құрметтер
Valiant 1986 жылы Неванлинна сыйлығын, 1997 жылы Кнут сыйлығын, 2008 жылы EATCS сыйлығын және 2010 жылы Тьюринг сыйлығын алды. Ол 1991 жылы Корольдік қоғамның (FRS) мүшесі болып сайланды, ал 2001 жылы АҚШ Ұлттық ғылым академиясының мүшесі болды. Валианттың Корольдік қоғамға ұсынылуында былай деп жазылған: Лесли Валиант теориялық компьютерлік ғылымның дамуына шешуші үлес қосты. Оның жұмысы негізінен компьютерде мәселелерді шешуге қажетті ресурстардың мөлшерін математикалық тұрғыдан бағалаумен айналысады. Алғашқы жұмыстарында (1975) ол контекстсіз тілдерді тану үшін асимптотикалық жағынан ең жылдам алгоритмді тапты. Сонымен қатар, ол есептеулерді талдау үшін графтардың байланыс қасиеттерін пайдалануды алғашқылардың бірі болып бастады. 1977 жылы ол ‘sharp P’ (#P) толықтығы түсінігін анықтады және оның есептеу немесе санау мәселелерін есептеу тиімділігі тұрғысынан жіктеудегі маңыздылығын көрсетті. Алғашқы қолданылуы – сәйкестіктерді санау (матрица тұрақты функциясы). 1984 жылы Лесли индуктивті оқытудың анықтамасын енгізді, ол алғаш рет есептеу мүмкіндігін оқытуға болатын логикалық ережелердің маңызды сыныптарымен үйлестірді. Бұл түсінік кейіннен ‘әдетте шамамен дұрыс оқыту’ деп аталды және машиналық оқытудың теориялық негізіне айналды. 1989 жылы ол жаппай синхронды есептеу тұжырымдамасын параллель есептеуді біріктіретін қағида ретінде ұсынды. Лесли 1986 жылы Неванлинна сыйлығын, ал 2010 жылы Тьюринг сыйлығын алды. Оның А.М. Тьюринг сыйлығына берілген сипаттамасында былай делінген:
Leslie Valiant has contributed in a decisive way to the growth of theoretical computer science. His work is concerned mainly with quantifying mathematically the resource costs of solving problems on a computer. In early work (1975), he found the asymptotically fastest algorithm known for recognising context free languages. At the same time, he pioneered the use of communication properties of graphs for analysing computations. In 1977, he defined the notion of ‘sharp P’ (#P) completeness and established its utility in classifying counting or enumeration problems according to computational tractability. The first application was to counting matchings (the matrix permanent function). In 1984, Leslie introduced a definition of inductive learning that, for the first time, reconciles computational feasibility with the applicability to nontrivial classes of logical rules to be learned. This notion, later called ‘probably approximately correct learning’, became a theoretical basis for the development of machine learning. In 1989, he formulated the concept of bulk synchronous computation as a unifying principle for parallel computation. Leslie received the Nevanlinna Prize in 1986, and the Turing Award in 2010. The citation for his A. M. Turing Award reads:
blockquote|For transformative contributions to the theory of computation, including the theory of probably approximately correct (PAC) learning, the complexity of enumeration and of algebraic computation, and the theory of parallel and distributed computing. and Paul Valiant are both also theoretical computer scientists.
blockquote|Есептеу теориясына, соның ішінде ықтимал шамамен дұрыс (PAC) оқыту теориясына, санаудың және алгебралық есептеудің күрделігіне, сондай-ақ параллель және үлестірілген есептеу теориясына жасаған трансформациялық үлесі үшін. Сондай-ақ Пол Валиант та теориялық компьютерлік ғалым.
Leslie Valiant has contributed in a decisive way to the growth of theoretical computer science. His work is concerned mainly with quantifying mathematically the resource costs of solving problems on a computer. In early work (1975), he found the asymptotically fastest algorithm known for recognising context free languages. At the same time, he pioneered the use of communication properties of graphs for analysing computations. In 1977, he defined the notion of ‘sharp P’ (#P) completeness and established its utility in classifying counting or enumeration problems according to computational tractability. The first application was to counting matchings (the matrix permanent function). In 1984, Leslie introduced a definition of inductive learning that, for the first time, reconciles computational feasibility with the applicability to nontrivial classes of logical rules to be learned. This notion, later called ‘probably approximately correct learning’, became a theoretical basis for the development of machine learning. In 1989, he formulated the concept of bulk synchronous computation as a unifying principle for parallel computation. Leslie received the Nevanlinna Prize in 1986, and the Turing Award in 2010. The citation for his A. M. Turing Award reads:
blockquote|For transformative contributions to the theory of computation, including the theory of probably approximately correct (PAC) learning, the complexity of enumeration and of algebraic computation, and the theory of parallel and distributed computing. and Paul Valiant are both also theoretical computer scientists.