Перейти к содержанию

Денчева, Даринка

Статья из Авикипедии. Энциклопедии

Даринка Денчева — американский математик болгарского происхождения, специализирующаяся в области выпуклого анализа, стохастического программирования и теории оптимизации, а также исследованиях неприятия риска.

Биография и научная карьера[править | править код]

Родившись в Болгарии, Денчева завершила своё образование в Берлинском университете имени Гумбольдта (Германия), где в 1981 году получила степень магистра, а в 1989 году — докторскую степень по математике. В 2006 году она защитила хабилитационную диссертацию по многозначному анализу в том же университете.

Профессиональный путь Денчевой начался в Институте математики и информатики Болгарской академии наук (София), где она работала с 1982 по 1994 год. В 1997–1999 годах занимала позицию приглашённого исследователя в Центре операционных исследований Университета Ратгерса. В 1999–2000 годах преподавала в качестве приглашённого профессора на факультете промышленных и производственных систем Университета Лихай. С 2000 года является профессором кафедры математических наук Университета Стивенса, а в 2023–2024 годах возглавляла сенат этого факультета.

Научные достижения[править | править код]

Среди ключевых научных результатов Денчевой — разработка теории выбора Штейнера для мультифункций, создание (совместно с коллегами) теории ограничений и вклад в теорию обязательств подразделений энергосистем. Автор двух монографий и более 70 научных публикаций.

Основные работы[править | править код]

  • |year=2009| isbn=978-0898716870|series=MPS/SIAM Series on Optimization|volume=9|location=Philadelphia|pages=xvi+436|mr=2562798}}
  • Dentcheva, D.; Ruszczyński, A., Optimization with stochastic dominance constraints, SIAM Journal on Optimization 14 (2003) 548–566.
  • Dentcheva, D.; Ruszczyński, A.; Römisch, W., Concavity and efficient points of discrete distributions in probabilistic programming, Mathematical Programming 89, 2000, 55–77.
  • Dentcheva, D.; Römisch, W., Optimal power generation under uncertainty via stochastic programming, in: Stochastic Programming Methods and Technical Applications (K. Marti and P. Kall Eds.), Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, Springer Verlag, 1998.
  • Dentcheva, D.; Helbig, S., On variational principles, level sets, well-posedness, and ∈-solutions in vector optimization, Journal of Optimization Theory and Applications 89, 1996, 325–349.

Примечания[править | править код]

Ссылки[править | править код]