ダン・ガスフィールド
アメリカのコンピュータ科学者
ダン・ガスフィールド
生誕
ダニエル・マイアー・ガスフィールド
出身校カリフォルニア大学バークレー校（学士、博士）
カリフォルニア大学ロサンゼルス校（修士）
著名な安定結婚の問題
受賞歴
科学的なキャリア
分野コンピュータサイエンス、
計算生物学[1]
機関カリフォルニア大学デービス校、
イェール大学
論文組合せ最適化のための感度分析 （1980）
博士課程指導教員リチャード・カープ[2] [3]
ウェブサイトweb.cs.ucdavis.edu/~gusfield

ダニエル・ミア・ガスフィールドはアメリカのコンピュータ科学者であり、カリフォルニア大学デービス校のコンピュータサイエンスの特別教授です。ガスフィールドは、組合せ最適化と計算生物学の研究で知られています。[1]

教育

ガスフィールドは、1973年にカリフォルニア大学バークレー校でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、 [要出典] 、1975年にカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）でコンピュータサイエンスの理学修士号を取得し、 [要出典] 、 1980年にバークレー校で工学科学の博士号を取得しました。 [3]博士課程の指導教官はリチャード・カープでした。[2]

経歴と研究

ガスフィールドは1980年にイェール大学のコンピュータサイエンス科の教授に就任し、1986年にカリフォルニア大学デービス校のコンピュータサイエンス学科の准教授に就任しました。1992年にコンピュータサイエンスの教授に就任し、2000年から2004年までカリフォルニア大学デービス校のコンピュータサイエンス学科長を務めました。2016年にはカリフォルニア大学デービス校のキャンパス全体で最高の地位である特別教授に任命されました。[4]

ガスフィールドの初期の研究は、組合せ最適化とその実世界への応用でした。初期の主要成果の一つはネットワークフローに関するもので、5行の擬似コードを追加するだけで、任意のネットワークフローアルゴリズムをゴモリ・フー木を構築するアルゴリズムに変換するシンプルな手法を提示しました。[5]もう1つの貢献は安定マッチングであり、ドナルド・クヌースが提唱した平等主義的安定結婚問題 に対する多項式時間アルゴリズム[6]の開発に貢献しました。ガスフィールドの安定結婚に関する研究は、ロバート・アーヴィングとの共著『安定結婚問題：構造とアルゴリズム』としてまとめられました。[7]

1984年以降、ガスフィールドは計算生物学分野に進出し、この分野で研究を行った初期のコンピュータ科学者の一人となった。計算生物学における彼の最初の成果は、エール大学の技術報告書「系統発生におけるシュタイナー樹問題」に記されたもので、これは学術誌に掲載されたことはない。彼が計算生物学で初めて発表した論文「進化史を推論するための効率的なアルゴリズム」は、1988年に技術報告書として発表され[8] 、その後Networks誌に掲載された[9]。この論文は現在、ガスフィールドの論文の中で最も引用されている。1993年の多重配列アライメントに関するガスフィールドの論文[10]は、 PubMedで「計算生物学」として 索引付けされた最初の出版物である 。

アルゴリズム計算生物学におけるコンピュータサイエンス研究の黎明期におけるガスフィールド氏の影響は計り知れません。1991年には米国エネルギー省ヒトゲノム研究プログラム委員会委員を務め、1994年から1995年にかけてはラトガース-プリンストンDIMACSセンターの分子生物学の数学的支援に関する特別年度の運営委員会委員を務めました。1995年には、 分子バイオインフォマティクスに関するダグストゥール会議を共同主催しました。また、 1996年の創刊以来、Journal of Computational Biologyの編集委員会委員を務めています。カリフォルニア大学デービス校では、UC デービス校ゲノミクスセンターの設立を提案した3人からなるグループに所属し、ゲノミクスセンター運営委員会委員（1999～2003年）を務め、ゲノミクス問題に共同で取り組む生物学者とコンピュータ科学者の学際的なコミュニティの構築に貢献しました。 2004年、ガスフィールドはIEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics（TCBB）の設立に尽力しました。これは、計算生物学分野におけるコンピュータサイエンスと数学の研究者に特化した数少ないジャーナルの一つです。彼は2009年まで同誌の創刊編集長を務め、[11]その後、TCBB運営委員会の委員長に就任しました。最近では、カリフォルニア大学バークレー校のシモンズ計算理論研究所の客員研究員として、同研究所が実施する2つの学期プログラム（最初は進化論、その後はゲノミクスにおけるアルゴリズム的課題）に招聘されました。さらに、ガスフィールドは、オリバー・オイレンスタイン教授（アイオワ州立大学）、[引用が必要]ポール・ホートン博士（東京） 、[ 引用が必要]カオ・ミンヤン教授（ノースウェスタン大学）、 [引用が必要]ジョン・ケセチオグル教授（アリゾナ州）、 [引用が必要]ユン・S・ソン教授（カリフォルニア大学バークレー校およびペンシルベニア大学）、 [引用が必要] R・ラヴィ教授（カーネギーメロン大学）、ジェンス・ストイエ教授（ビーレフェルト）、ルーシェン・ワン教授（香港城市大学）[引用が必要]ユーフェン・ウー教授（コネチカット大学）など、計算生物学分野の多くの著名なコンピュータ科学者の博士課程の指導教官またはポスドクのメンターを務めてきました。[引用が必要]

ガスフィールドは、分子配列の比較と解析、[12]系統樹と系統ネットワークの推論、[13] DNA配列のハプロタイプ、[14] [15] [16]弦グラフ理論を用いた多状態完全系統発生問題、[17] RNAフォールディングの高速アルゴリズム[18]に多大な貢献をしてきました。 2014年以降は、計算生物学における整数線形計画法の応用と開発に注力しています。

ガスフィールドは著書『文字列、樹木、配列のアルゴリズム：コンピュータサイエンスと計算生物学』[19]で最もよく知られています。この本は、分子配列解析のアルゴリズムの基礎をコンピュータ科学者向けに包括的に解説しており、8000回以上引用されています。[1]この本は、コンピュータサイエンスと計算生物学の交差点を定義し、発展させるのに貢献しました。彼の4冊目の著書（計算生物学の2冊目の著書）は、系統ネットワークに関するもので、[20]は古典的な樹木モデルを超えたグラフ理論的進化モデルであり、交雑、組換え、水平遺伝子移動 などの生物学的プロセスを扱っています。

彼の4冊目の本（計算生物学の3冊目の本）は2019年に出版されました。『計算生物学とシステム生物学における整数線形計画法：入門レベルのテキストとコース』（ケンブリッジ大学出版、2019年。ISBN 9781108421768）は、整数線形計画法が生物学における計算問題の解決に役立つ手法である理由と方法を説明しています。本書で議論されているほとんどのトピックに必要な不等式を生成する50以上のコンピュータプログラムが付属しています。その後、ガスフィールドと学生たちは、整数計画法が効果的でない生物学の問題を効率的に解くために、満足度ソルバーの使用を検討しました

彼の5冊目の著書は、2024年1月にケンブリッジ出版から出版されました。そのタイトルは『Proven Impossible: Elementary Proofs of Profound Impossibility from Arrow, Bell, Chaitin, Gôdel, Turing and more』です。本書では、物理学、経済学、データサイエンス、コンピュータサイエンス、数学、論理学など、幅広い分野における不可能性を証明する深い定理の完全かつ厳密な証明を、算術と単純な論理のみを用いて提示しています。提示された証明は、もともと非常に難しく専門家専用と考えられていた定理の、文献で見つかる最も単純で明確な証明に基づいています。本書の前提は、これらの定理のより現代的な証明ははるかに単純で容易であり、専門家以外の人にも提示されれば、中学卒業程度で厳密な論理的議論（ペンを手に）に従う規律があれば誰にでも理解できるというものです。[要出典]

受賞と栄誉

ガスフィールドは、組合せ最適化と計算生物学への貢献により、2015年に電気電子学会（IEEE）フェローに選出されました[21]。2016年には、 「計算生物学への顕著な貢献、特に進化樹の構築、分子配列解析、集団遺伝学における最適化問題、RNAフォールディング、生物学における整数計画法に関するアルゴリズム研究」により、国際計算生物学会（ISCB）フェローに選出されました[22 ]。2016年、ガスフィールドはカリフォルニア大学デービス校の最高位である特別教授に任命されました。2017年にはACMフェローに選出されました[23]

参考文献

  1. ^ abc Dan Gusfieldの出版物（Google Scholarに索引付け）
  2. ^ 数学系譜プロジェクトのダン・ガスフィールド
  3. ^ ab Gusfield, Daniel Mier (1980). 組合せ最適化のための感度分析（博士論文）. カリフォルニア大学バークレー校. OCLC  40134251.
  4. ^ “Dan Gusfield”. web.cs.ucdavis.edu . 2017年6月17日時点のオリジナルよりアーカイブ。2019年1月23日閲覧。
  5. ^ ガスフィールド. すべてのペアネットワークフロー解析のための非常にシンプルな方法. SIAM J. Comput. 1990
  6. ^ RW Irving、P. Leather、D. Gusfield、「最適な安定した結婚のための効率的なアルゴリズム」、Journal of the ACM、第34巻第3号、1987年7月、532-543ページ
  7. ^ ガスフィールド, ダン; アーヴィング, ロバート (1999). 『安定結婚問題：構造とアルゴリズム』 MIT Press. ISBN 0-262-07118-5。
  8. ^ 「コンピュータサイエンス - UCデイビス」Cs.ucdavis.edu 2018年10月4日. 2019年1月23日閲覧。
  9. ^ D. Gusfield、「進化樹を推論するための効率的なアルゴリズム」、Networks 1991 doi :10.1002/net.3230210104
  10. ^ D. Gusfield、「保証された誤差範囲を持つ多重配列アライメントのための効率的な方法」、Bulletin on Mathematical Biology、第55巻、第1号、141-154、1993年
  11. ^ Dan Gusfield. 「IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics 入門」(PDF) . Computer.org . 2015年4月3日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。 2019年1月23日閲覧。
  12. ^ GusfieldとJ. Stoye. 「文字列中のすべてのタンデムリピートを検索して表現するための線形時間アルゴリズム」、JCSS、2004
  13. ^ Gusfield, D., Eddhu, S., Langley, C., 2004.「制約付き組み換えによる系統ネットワークの最適かつ効率的な再構築」Journal of bioinformatics and computental biology, 2(01), pp.173-213.
  14. ^ ガスフィールド。「完全な系統発生としてのハプロイタイピング：概念的枠組みと効率的な解決策」RECOMB 2002議事録。
  15. ^ Gusfield, D. (2003). 「純粋節約法によるハプロタイプ推論」Combinatorial Pattern Matching (pp. 144-155). Springer Berlin/Heidelberg.
  16. ^ D. Gusfield、「二倍体集団のサンプルからのハプロタイプの推論：複雑性とアルゴリズム」Journal of computental biology 8, no. 3 (2001): 305-323.
  17. ^ ガスフィールド. 「欠損データと除去可能なデータを伴う多状態完全系統発生問題：整数線形計画法と弦グラフ理論による解法」Journal of Computational Biology, 2010.
  18. ^ Y. FridとGusfield. 「Four-Russians高速化を用いたRNAフォールディングのためのシンプルで実用的かつ完全な時間アルゴリズム」Algorithms for Molecular Biology、2010年 O （ n 3 対数 ⁡ n ） {\displaystyle O(n^{3}\log n)}
  19. ^ ガスフィールド、ダン (1999).文字列、木、シーケンスのアルゴリズム：コンピュータサイエンスと計算生物学.ケンブリッジ大学出版局. doi :10.1017/CBO9780511574931. ISBN 0-521-58519-8. S2CID  61800864.
  20. ^ ガスフィールド、ダン (2014).リコンビナトリクス：祖先組換えグラフと明示的系統ネットワークのアルゴリズム. MIT Press. ISBN 9780262027526。
  21. ^ 「2015 elevated fellow」（PDF） . IEEE Fellows Directory . 2015年3月30日時点のオリジナル（PDF）からアーカイブ
  22. ^ 「ISCBフェロー」. Iscb.org . 2019年1月23日閲覧。
  23. ^ ACM、デジタル時代における変革的貢献と技術の進歩に貢献した2017年度フェローを表彰、ACM、2017年12月11日、2017年11月13日閲覧
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