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{{Dieser Artikel|befasst sich mit dem Informatiker Ravi Kannan. Zum Mediziner siehe [[R. Ravi Kannan (Mediziner)]].}}
[[Datei:RavindranKannan.tiff|mini|Ravidran Kannan (2013)]]
'''Ravindran Kannan''', genannt Ravi, (* [[12. März]] [[1953]] in [[Madras]])<ref>Lebensdaten nach Marquis, Who’s Who in Frontiers in Science and Technology 1985</ref> ist ein indischer Informatiker und Mathematiker.

== Leben ==
Kannan studierte am [[Indian Institute of Technology Bombay]] und wurde 1980 an der [[Cornell University]] bei Leslie Earl Trotter promoviert (''The size of numbers in the analysis of certain algorithms'').<ref>{{MathGenealogyProject|id=50099}}</ref>
Er lehrte am [[Massachusetts Institute of Technology]], war in den 1990er Jahren Professor an der [[Carnegie Mellon University]] und danach an der [[Yale University]]. Er ist zurzeit Principal Research Scientist bei [[Microsoft Research]] in Indien (wo er die Forschungsgruppe für Algorithmen leitet) und lehrt am [[Indian Institute of Science]] in [[Bangalore]].

== Werk ==
Mit [[Alan M. Frieze]] fand er eine algorithmische Version des Regularitätslemmas von [[Endre Szemerédi]].<ref>Frieze, Kannan: ''The regularity lemma and approximation schemes for dense problems'', Proc. 37. Symposium Foundations of Computer Science (FOCS) 1996. Frieze, Kannan: ''A simple algorithm for constructing Szemeredis regularity partition'', Electronic J. Combinatorics, Band 6, 1999</ref> In ihrer Arbeit führten sie das schwache Regularitätslemma ein, das ein wichtiges kombinatorisches Werkzeug für verschiedene Algorithmen wurde (Streaming Algorithms, Graph Limits, Sublinear Algorithms).

2011 erhielt er den [[Knuth-Preis]] für die Entwicklung einflussreicher algorithmischer Verfahren zur Lösung lange offener Berechnungsprobleme<ref>{{Webarchiv|url=http://www.acm.org/press-room/news-releases/2011/sigact-knuth-prize-2011 |wayback=20110429172628 |text=SIGACT, Würdigung für Knuth Preis 2011 |archiv-bot=2019-05-09 08:47:10 InternetArchiveBot }}</ref> mit Anwendungen auf die Verarbeitung umfangreicher Datenmengen, wobei er grundlegende Beiträge in sehr unterschiedlichen Bereichen der Informatik wie [[Gitter (Mathematik)|Gitter]] und ihre Anwendungen, geometrische Algorithmen, [[Maschinelles Lernen|Maschinenlernen]] und numerische lineare Algebra leistete. Er befasste sich auch mit Markov-Ketten und deren Mischungszeiten, Clustering.<ref>Frieze, Petros Drineas, Kannan, Vempala, V. Vinay: ''Clustering in large graphs and matrices'', Symposium on Discrete Algorithms (SODA) 1999</ref>

1995 stellte er mit [[László Lovász]] und [[Miklós Simonovits]] die KLS-Vermutung (benannt nach den drei Mathematikern) auf, bei der bis 2021 mit Hilfe der Methoden der stochastischen Lokalisierung von [[Ronen Eldan]] (siehe dessen Artikel) bedeutende Fortschritte erzielt wurden. Sie ist eine zentrale Vermutung der konvexen Geometrie.<ref> R. Alonzo-Gutierez, J. Bastero, Approaching the Kannan-Lovasz-Simonovits and variance conjectures, Lecture Notes in Mathematics 2131, Springer 2015</ref>

1991 bekam er den [[Fulkerson-Preis]] mit [[Martin Dyer]] und Frieze für einen polynomzeitlichen Algorithmus zur Berechnung des Volumens beliebiger konvexer Körper.<ref>Für: Martin E. Dyer, Alan M. Frieze and Ravindran Kannan: ''A random polynomial time algorithm for approximating the volume of convex bodies'', Journal of the ACM, Bd. 38, 1991, S. 1–17</ref>

Ebenfalls 1991 löste er das [[Münzproblem]] von Frobenius und gab einen effizienten (polynomzeitlichen) Algorithmus zur Bestimmung der Frobenius-Zahl.<ref>Kannan: ''Lattice translates of a polytope and the Frobenius problem'', Combinatorica, Band 12, 1992, S. 161–177</ref> Das nach [[Ferdinand Georg Frobenius]] benannte Problem fragt nach der größten Zahl, die nicht aus n gegebenen Zahlen durch Addition erzeugt werden kann (diese Zahl ist die Frobeniuszahl).

Mit Frieze und Santosh Vempala untersuchte er Näherungen niedrigen Rangs an Matrizen.<ref>Frieze, Kannan, Vempala: ''Fast Monte Carlo algorithms for finding low rank approximants'', Proc. FOCS 1998</ref>

Gemeinsam mit [[John E. Hopcroft]] arbeitet er an einem Buch ''Computer Science Theory for the Information Age'', dessen Vorabversion online abgerufen werden kann.<ref>[http://research.microsoft.com/en-US/people/kannan/book-no-solutions-aug-21-2014.pdf John E. Hopcroft, Ravi Kannan, Foundations of Data Science, 2014, pdf]</ref>

2002 war er Invited Speaker auf dem [[Internationaler Mathematikerkongress|Internationalen Mathematikerkongress]] in Peking (Rapid mixing in Markov chains). 2015 wurde er in die [[American Academy of Arts and Sciences]] gewählt, 2016 zum Fellow der [[Association for Computing Machinery]] und 2025 zum Mitglied der [[National Academy of Sciences]].

== Weblinks ==
* [http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kannan/ Website bei Microsoft Research] (englisch)

== Einzelnachweise ==
<references />

{{Normdaten|TYP=p|GND=170020525|LCCN=n2019052257|VIAF=105275912}}

{{SORTIERUNG:Kannan, Ravi}}
[[Kategorie:Person (Microsoft)]]
[[Kategorie:Hochschullehrer (Bengaluru)]]
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[[Kategorie:Mitglied der National Academy of Sciences]]
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[[Kategorie:Inder]]
[[Kategorie:Mann]]

{{Personendaten
|NAME=Kannan, Ravi
|ALTERNATIVNAMEN=Kannan, Ravindran
|KURZBESCHREIBUNG=indischer Informatiker
|GEBURTSDATUM=12. März 1953
|GEBURTSORT=[[Madras]]
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Ravi Kannan - Versionsgeschichte

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