Raimund Seidel

Raimund Seidel
Información personal
Nacimiento 1957 Ver y modificar los datos en Wikidata
Graz (Austria) Ver y modificar los datos en Wikidata
Educación
Educación doctor en filosofía Ver y modificar los datos en Wikidata
Educado en Universidad Cornell (Ph.D.; hasta 1986) Ver y modificar los datos en Wikidata
Supervisor doctoral John Russell Gilbert Ver y modificar los datos en Wikidata
Información profesional
Ocupación Informático teórico Ver y modificar los datos en Wikidata
Área Geometría computacional Ver y modificar los datos en Wikidata
Empleador
Estudiantes doctorales Cecilia R. Aragon Ver y modificar los datos en Wikidata
Obras notables

Raimund G. Seidel (nacido en 1957) es un experto en ciencia computacional teórica austriaco, especializado en geometría computacional.

Semblanza

Seidel nació en Graz, Austria y estudió con Hermann Maurer en la Universidad Técnica de Graz. Obtuvo su maestría en 1981 en la Universidad de Columbia Británica bajo la dirección de David G. Kirkpatrick. Recibió su doctorado en 1987 en Universidad Cornell bajo la supervisión de John Gilbert. Tras impartir clases en la Universidad de California en Berkeley, se trasladó en 1994 a la Universidad del Sarre. En 1997, junto con Christoph M. Hoffmann, dirigió el programa del Simposio sobre Geometría Computacional. Fue el vicepresidente de Investigación y Transferencia de Tecnología en la Universidad de Saarland de 1999 a 2003. En 2014, asumió el cargo de Director Científico del Centro Leibniz de Informática (LZI) en sustitución de Reinhard Wilhelm. En mayo de 2025, fue sucedido en este puesto por Holger Hermans. Seidel fue elegido vicepresidente de Desarrollo Sostenible y Estrategia de la Universidad de Saarland en 2024.

Realizaciones

Ideó el análisis inverso del algoritmo probabilista y lo utilizó para analizar un algoritmo de programación lineal simple que se ejecuta en tiempo lineal para problemas de dimensión acotada. Junto con su estudiante Cecilia R. Aragon, concibió en 1989 la estructura de datos treap, y también es conocido por el algoritmo de Kirkpatrick-Seidel para calcular envolventes convexas bidimensionales.

Véase también

Referencias

  1. ↑ Profile (enlace roto disponible en este archivo). in program for conference on significant advances in computer science, Graz University of Technology, 2007.
  2. ↑ Seidel, Raimund (1981). A convex hull algorithm optimal for point sets in even dimensions (M. Sc.). Universidad de Columbia Británica. OCLC 606375013.
  3. ↑ Raimund Seidel (en inglés) en el Mathematics Genealogy Project..
  4. ↑ Profile at the Multimodal Computing and Interaction cluster, Saarland University.
  5. 1 2 «Senat wählt eine neue Vizepräsidentin und zwei Vizepräsidenten». Universidad del Sarre. 20 de marzo de 2024. Consultado el 16 de abril de 2026.
  6. ↑ Internationally renowned informatics center names new Scientific Director, Schloss Dagstuhl, 30 de marzo de 2014, consultado el 6 de mayo de 2014..
  7. ↑ Gerke, Michael (24 de abril de 2025). «Schloss Dagstuhl to get new scientific management». Schloss Dagstuhl - Leibniz Zentrum für Informatik. Consultado el 16 de abril de 2026.
  8. ↑ Seidel, R. (1991), «Small-dimensional linear programming and convex hulls made easy», Discrete & Computational Geometry 6 (1): 423-434, doi:10.1007/BF02574699..
  9. ↑ Aragon, Cecilia R.; Seidel, Raimund (1989), «Randomized Search Trees», Proc. 30th Symp. Foundations of Computer Science (FOCS 1989), Washington, D.C.: IEEE Computer Society Press, pp. 540-545, ISBN 978-0-8186-1982-3, S2CID 47386481, doi:10.1109/SFCS.1989.63531.
  10. ↑ Seidel, Raimund; Aragon, Cecilia R. (1996), «Randomized Search Trees», Algorithmica 16 (4/5): 464-497, doi:10.1007/s004539900061..
  11. ↑ Seidel, Raimund; Aragon, Cecilia R. (1995), «Randomized search trees», Technischer Bericht / A / Fachbereich Informatik, Universität des Saarlandes (Saarbrücken: Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek), 1995/06, doi:10.22028/D291-26146.
  12. ↑ Kirkpatrick, David G.; Seidel, Raimund (1986), «The ultimate planar convex hull algorithm», SIAM Journal on Computing 15 (1): 287-299, doi:10.1137/0215021, hdl:1813/6417..

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