當 Daniel Spielman 在 2001 年與人合著了一篇關于算法平滑分析的論文時，它對數(shù)學和計算機科學領域產(chǎn)生了重大影響。一項新的獎項表明，20 年后，它同樣令人印象深刻。

計算機科學、統(tǒng)計學和數(shù)據(jù)科學以及數(shù)學和應用數(shù)學的 Sterling 教授 Spielman 和他的經(jīng)常合作者，Shang-Hua Teng 的論文獲得了 20 年 STOC 時間測試獎。該獎項表彰發(fā)表在年度 ACM 計算理論研討會論文集上的論文。該獎項于 2021 年設立，此后每年頒發(fā)一次。共有三個獎項，針對頒發(fā)獎項的前 10 年、20 年和 30 年舉行的 STOC 會議。

他們的工作引入了“平滑分析”作為衡量算法復雜性的一種方法，人們認為它可以更真實地理解算法的執(zhí)行方式。該概念涉及某些算法在實踐中比在理論中更好的現(xiàn)象。

Spielman 和 Teng 是南加州大學計算機科學與數(shù)學的 Seeley G. Mudd 教授，他們在平滑分析方面的工作獲得了許多其他獎項，包括 2008 年享有盛譽的哥德爾獎。

他們引入的平滑分析框架依賴于深入的數(shù)學分析和洞察力。它對理論計算機科學和其他學科至關重要——自 2001 年以來，已有大量基于它的研究。

該領域的人士認為，這篇論文對于開發(fā)預測算法和啟發(fā)式算法在真實數(shù)據(jù)和真實計算機上的性能的巨大挑戰(zhàn)至關重要。