林冰凯，本科(2010)和硕士(2013)毕业于上海交通大学ACM试点班。博士(2016)毕业于日本东京大学。2016-2019年在日本国立情报学研究所担任研究员。2019年入职bv1946伟德官网。研究领域是参数复杂性、图算法、PCP理论和不可近似性。代表性成果包括：(1)独自解决了参数复杂性领域基础性难题k-BICLIQUE问题；(2)在集合覆盖问题与k团问题的参数算法不可近似性取得重要进展；(3) 证明了指数时间假设蕴含参数不可近似假设。成果发表在Journal of the ACM (JACM)、SIAM Journal on Computing (SICOMP)、Information and Computation (IANDC) 等国际重要期刊、以及STOC、FOCS、SODA、ICALP等国际重要会议。两篇合作论文获得理论计算机国际会议STOC’24最佳论文奖与WG’17最佳论文奖。两篇单独作者论文分别获国际算法会议SODA’15最佳论文奖和最佳员工论文奖以及欧洲理论计算机重要会议ICALP’19最佳论文奖。
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