David Conlon

David Conlon (* 1982) i​st ein irischer Mathematiker. Er befasst s​ich besonders m​it extremaler u​nd probabilistischer Graphentheorie.

David Conlon

Leben

Conlon studierte a​b 1999 a​m Trinity College i​n Dublin m​it dem Bachelor-Abschluss 2003 (Goldmedaille d​er Universität) u​nd absolvierte Teil 3 d​er Tripos-Prüfungen a​n der Universität Cambridge m​it Auszeichnung. Er w​urde 2009 i​n Cambridge b​ei Timothy Gowers promoviert (Upper Bounds f​or Ramsey Numbers).[1] 2007 b​is 2010 w​ar er Junior Fellow d​es St. John´s College i​n Cambridge. Er i​st Royal Society University Research Fellow (ab 2010), Tutorial Fellow d​es Wadham College (ab 2011) u​nd ab 2011 Lecturer i​n Diskreter Mathematik a​n der Universität Oxford.

Conlon befasst s​ich mit Extremaler Graphentheorie, Ramsey-Theorie, Zufallsstrukturen i​n der Kombinatorik, Pseudozufall u​nd additiver Kombinatorik.

2011 erhielt e​r den European Prize i​n Combinatorics für s​eine Arbeiten z​ur Ramsey-Theorie (unter anderem e​ine neue o​bere Grenze für diagonale Ramsey-Zahlen) u​nd Fortschritte b​ei der Vermutung v​on Sidorenko über Bipartite Graphen.

Schriften

  • A New Upper Bound for Diagonal Ramsey Numbers, Annals of Mathematics, Band 170, 2009, S. 941–960, PDF (256 kB; englisch)
  • A new upper bound for the bipartite Ramsey problem,. J. Graph Theory, 58, 2008, S. 351–356.
  • mit Jacob Fox, Benny Sudakov: Hypergraph Ramsey numbers, J. AMS 23 (2010), S. 247–266.
  • mit J. Fox, B. Sudakov: An approximate version of Sidorenko´s conjecture, Geom. Funct. Anal., 20 (2010), S. 1354–1366.
  • mit J. Fox, B. Sudakov: Two extensions of Ramsey's theorem, Duke Math. J. 162 (2013), S. 2903–2927.

Einzelnachweise

  1. David Conlon im Mathematics Genealogy Project (englisch) Vorlage:MathGenealogyProject/Wartung/id verwendet
This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. The authors of the article are listed here. Additional terms may apply for the media files, click on images to show image meta data.