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我对理论计算机科学非常感兴趣，尤其是对算法的设计和分析。我的主要研究推力是不确定性下的图算法和算法。在图算法中，我对网络流，图形切割和连接性的研究感兴趣。最近的一些亮点包括打破60年历史的全对最大流量的立方运行时屏障以及用于顶点连接性和（确定性）最低速度的最接近最佳算法。在不确定性的算法中，我对在线算法的经典竞争分析以及利用机器学习来克服最坏情况绩效障碍感兴趣。最近的亮点包括通过分层LP的K -Server和K -Taxi的多结构竞争比，以及用于基本在线问题的学习效果算法的几种结果。我也对近似算法，组合优化和算法游戏理论感兴趣。除了理论研究外，我还对实践问题的算法设计感兴趣。这包括用于在线搜索，广告，社交网络和电子商务的算法，计算机网络的设计和管理，数据库管理和查询处理算法以及具有人工智能中应用的算法。我已经与这些领域的研究人员合作设计了实用，可实施且可扩展的算法。这项工作的大部分已在应用领域的同行评审场所发表，其中一些已导致了原型或产品的专利和部署。
debmalya panigrahi-杜克计算机科学
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