Jorge Nocedal

Jorge Nocedal (1952) é um físico e matemático mexicano, que trabalha com otimização matemática não-linear e matemática numérica.

Jorge Nocedal
Nascimento	1952 Cidade do México
Cidadania	Estados Unidos, México
Alma mater	Universidade Rice Universidade Nacional Autônoma do México
Ocupação	matemático, professor universitário
Distinções	Prêmio George B. Dantzig (2012) Fellow of the Society for Industrial and Applied Mathematics (For contributions to the theory and practice of continuous optimization., Jorge Nocedal, 2010) Prêmio Teoria John von Neumann (2017) Lagrange Award for Continuous Optimization (2021)
Empregador(a)	Universidade do Noroeste
Orientador(a)(es/s)	Richard Alfred Tapia
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Nocedal estudou física a partir de 1970 na Universidad Nacional Autónoma de México, obtendo o bacharelado em 1974, estudando depois matemática na Universidade Rice, com um doutorado em 1978, orientado por Richard Alfred Tapia, com a tese On the method of conjugate gradients for function minimization.^[1] Foi depois professor assistente na Universidad Nacional Autónoma de México, de 1981 a 1983 no Instituto Courant de Ciências Matemáticas e a partir de 1983 professor assistente e mais tarde professor da Universidade Northwestern.

Recebeu o Prêmio George B. Dantzig de 2012. Em 2010 foi eleito fellow da Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM). Foi palestrante convidado do Congresso Internacional de Matemáticos em Berlim (1998: Nonlinear Optimization: The Interplay Between Mathematical Characterizations and Algorithms). Recebeu o Prêmio Teoria John von Neumann de 2017.

Obras

• com Stephen J. Wright Numerical Optimization, Springer Verlag 1999, 2ª Edição 2006
• com D. C. Liu: On the limited memory BFGS method for large scale optimization, Math. Programming, 45, 1989, 503-528
• Updating quasi-Newton matrices with limited storage, Mathematics of Computation, Volume 35, 1980, 733-782
• com P. L. Byrd, M. E. Hribar: An interior point algorithm for large-scale nonlinear programming, SIAM J. Optimization, Volume 9, 1999, 877-900
• com R. H. Byrd, J. C. Gilbert: A trust region method based on interior point techniques for nonlinear programming, Mathematical Programming, 89, 2000, 129-156
• com J. C. Gilbert: Global convergence properties of conjugate gradient methods for optimization, SIAM J. on Optimization, Volume 2, 1992, 21-42
• com R. L. Byrd, P. Lu, C. Zhu: Algorithm 778: L-BFGS-B: Fortran subroutines for large-scale bound-constrained optimization, ACM Transactions on Mathematical Software, 23, 1997, 550-560

Referências

1. Jorge Nocedal (em inglês) no Mathematics Genealogy Project