プラサド・ラガヴェンドラ

プラサド・ラガヴェンドラはインド系アメリカ人の理論計算機科学者、数学者であり、最適化、複雑性理論、近似アルゴリズム、近似の困難性、統計学を研究している。彼はカリフォルニア大学バークレー校の計算機科学教授である。^[6]

2005年にインド工科大学マドラス校で工学士号を取得後、ワシントン大学でベンカテサン・グルスワミ氏の指導の下、理学修士号（2007年）と博士号（2009年）を取得。マイクロソフト・リサーチ・ニューイングランドで博士研究員を務めた後、カリフォルニア大学バークレー校の教員となった。

ラガヴェンドラは、ユニークゲーム予想を前提とすると、半正定値計画法が制約充足問題を解決するための最適なアルゴリズムであることを示しました。

彼はデイヴィッド・シュテューラーとともに小集合拡張仮説を考案し、2018年にマイケル・アンド・シーラ・ヘルド賞を受賞した。

彼は、汎用的なアルゴリズム技術として平方和を開発しました。彼は David Steurer とともに、2018 ICMでこのテーマに関する招待講演を行いました。