ستيوارت جمان
رياضياتي أمريكي
ستيوارت آلان جمان (بالإنجليزية: Stuart Geman) هو عالم رياضياتي أمريكي، والمعروف بإسهاماته المؤثرة لرؤية الكمبيوتر والاحصاءات ونظرية الاحتمالات، تعلم الآلي، والعلوم العصبية.[3][4][5][6] اشتهر هو وشقيقه دونالد جيمان باقتراحهما لأخذ عينات جيبس، ولأول دليل على تقارب خوارزمية التلدين المحاكية.[7][8]
| ستيوارت جمان | |
|---|---|
 |
|
| معلومات شخصية | |
| الميلاد | سنة 1949 (العمر 75–76 سنة) شيكاغو |
| مواطنة |  الولايات المتحدة |
| عضو في | الأكاديمية الوطنية للعلوم، وجمعية الرياضيات الأمريكية[1][2] |
| الحياة العملية | |
| المدرسة الأم | كلية الآداب والعلوم والفنون في جامعة ميشيغان معهد ماساتشوستس للتقانة كلية دارتموث |
| مشرف الدكتوراه | هيرمان تشيرنوف |
| المهنة | عالم إحصاء، ورياضياتي، وأستاذ جامعي |
| مجال العمل | رياضيات |
| موظف في | جامعة براون |
| الجوائز | |
| زميل الجمعية الأمريكية للرياضيات (2013)[1][2] | |
تعديل مصدري - تعديل  | |
المراجع
عدل- ^ ا ب http://www.ams.org/fellows_by_year.cgi?year=2013. اطلع عليه بتاريخ 2022-11-24.
{{استشهاد ويب}}:|url=بحاجة لعنوان (مساعدة) والوسيط|title=غير موجود أو فارغ (من ويكي بيانات) (مساعدة) - ^ ا ب http://www.ams.org/news?news_id=1680. اطلع عليه بتاريخ 2022-11-24.
{{استشهاد ويب}}:|url=بحاجة لعنوان (مساعدة) والوسيط|title=غير موجود أو فارغ (من ويكي بيانات) (مساعدة) - ^ Thomas P. Ryan؛ William H. Woodall (2005). "The Most-Cited Statistical Papers". Journal of Applied Statistics. ج. 32 ع. 5: 461–474. DOI:10.1080/02664760500079373.
{{استشهاد بدورية محكمة}}: الوسيط غير المعروف|last-author-amp=تم تجاهله يقترح استخدام|name-list-style=(مساعدة) - ^ S. Kotz؛ N.L. Johnson (1997). Breakthroughs in Statistics, Volume III. New York, NY: Springer Verlag.
{{استشهاد بكتاب}}: الوسيط غير المعروف|last-author-amp=تم تجاهله يقترح استخدام|name-list-style=(مساعدة) - ^ [Wikipedia] List of important publications in computer science.
- ^ Sharon Bertsch Mcgrayne (2011). The theory that would not die. New York and London: Yale University Press. مؤرشف من الأصل في 2020-07-31.
- ^ S. Geman؛ D. Geman (1984). "Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions, and the Bayesian Restoration of Images". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. ج. 6 ع. 6: 721–741. DOI:10.1109/TPAMI.1984.4767596. PMID:22499653.
- ^ Google Scholar: Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions and the Bayesian Restoration. نسخة محفوظة 9 أغسطس 2020 على موقع واي باك مشين.
