尤里 涅斯捷罗夫表示，每个人都可以选择自己要走的路，这没有标准答案。大学要为学生提供不同的可能性。
比利时法语鲁汶大学运筹学与计量经济学研究中心、数学工程系名誉教授、高级科学研究员尤里 涅斯捷罗夫。
尤里 涅斯捷罗夫和美国佐治亚理工学院工业与系统工程学院讲席教授阿尔卡迪 涅米罗夫斯基（Arkadi Nemirovski）因凸凯时尊龙优化理论方面的开创性工作，共同获得了2023年世界顶尖科学家协会奖 智能科学或数学奖 ，单项奖金1000万元人民币。
凸优化是数学最优化的一个子领域，研究定义于凸集中凸函数最小化的问题。一元二次函数求极值就是最简单的凸优化。凸优化可以应用在工程统计、图像处理、计算机科学等领域。美国计算机科学与统计学家、2022世界顶尖科学家协会奖智能科学或数学奖得主迈克尔 I 乔丹举例，电商企业的供应链也利用了优化理论。尤里 涅斯捷罗夫认为，凸优化是一个普适全球的科研领域，让我们更理解世界，可以在各种不同解决方案中选取最佳方案。
所以我们希望能够做出一个优化以后的解决方法，这些方法可以自适应，自行调节，根据不同问题的难度等级改变解决方案。 于是尤里 涅斯捷罗夫开始思考如何才能做出一个自适应的函数，以解决不同领域的问题。
他们二人建立的优化复杂性理论和一系列加速算法加深了我们对优化的可能性和 最优优化方式 的理解。他们在鲁棒优化和随机优化方法上的贡献对于控制理论与统计学等领域至关重要。他们展示了如何将数百个具有复杂证明且彼此间无关联的复杂算法描述成一个简单而优雅的统一框架。
如今，优化理论已经在控制系统、经济学、信号处理、机器学习、资源分配、能源管理、供应链管理及金融等多个领域得到主要应用，为这些领域提供了概念基础和原理依据，用于实用算法设计和实际应用，将理论转化为应用。
但做得越多，就会发现越多的未知。尤里 涅斯捷罗夫表示，凸优化领域正面临着重大的跨学科挑战。 凸优化是一个极其特殊的领域。我们在这个领域开展的研究活动越多，就发现有越多的事情等着我们去做。
尤里 涅斯捷罗夫说，现在已经有了各种各样的优化理论，在应用时应更加精准和具体，具体分析哪个问题需要哪种理论支持，基于问题的结构和具体内容来设置优化机制，更好地引用优化理论，了解到底怎样设置参数以发挥最大能力，来支持其他科技领域的发展。比如，他认为，优化理论能够帮助预测是否有不同方式推动算力发展，这能为提升AI效率做出巨大贡献。
没有任何研究是无用的
尤里 涅斯捷罗夫相信，新一代研究人员的前景比以往任何时候都更加广阔，更加激动人心，他们将继续在凸优化领域不断探索。
（原标题：顶科协奖得主详解凸优化跨学科挑战，称大学要为学生提供不同可能性）