Daniel Spielman，哥德尔奖得主，在耶鲁大学的工作环境中，他的书架上堆满了黑色笔记本，记录着他几十年的思考。
"我生来就爱沉思。" 他说。
在这样宏伟的哥特式校园中，他思考的是计算机科学，这一领域他有着显著的成就，但失败对于他来说也是家常便饭。“享受工作过程”是他的座右铭，“只要偶尔成功一两次，就行。”
Daniel Spielman最初是在耶鲁大学读本科，然后在麻省理工学院攻读研究生，并于1995年获得MIT博士学位。在MIT期间，他研究如何保护通信免受干扰，包括所谓的纠错码。Robert Gallager在1963年展示了如何用图构建这些代码，但到了Daniel Spielman时代，这种方法被遗忘了。Spielman和他的顾问Michael Sipser重新启用了该方法，他们利用扩展图创建新的代码。这项发明为后来的编码理论奠定了基础。
随后，Spielman与南加州大学的研究员滕尚华合作，最终解释了一种广泛使用算法——单纯形法，并因此获得哥德尔奖。此外，他们提出了可以快速求解大型简单线性方程组的算法，再次获得哥德尔奖。当科学家们为简单物理系统建模时，这些算法具有重要实际意义。
为了表彰其研究成果，2010年，Spielman被授予内瓦林纳奖，为信息科学领域下四十岁以下杰出人才颁发每四年一次。
最近,Spielman转向支持现代医学研究中的随机对照试验背后的数学。他及其团队致力于寻找实现更好平衡的一般算法尽管起步缓慢，但这个项目比预期要顺利一些。“我们还没有宣告项目失败。”他说。
对于解决的问题，大多数情况下，他都能精确回忆当时想出的答案：“但这只是因为我花费太多时间上了这块儿。”
Quanta杂志采访了Spielman，其内容经过编辑。关于开始学习计算机科学的事实，他回忆道中学时发现了一本介绍编程知识的手册，那使他对电脑充满兴趣并促使父母买给他一台旧Commodore电脑及相关资料。他喜欢深入思考，每个问题都像是一场冒险，对事物深入了解让他感到兴奋，即便是错误也带给他一种激励感。
他的导师建议探索概率可检测证明（Probabilistically Checkable Proofs,PCP），这是当时理论计算机科学的一个主要议题。在文章“How Computer Scientists Learned to Reinvent the Proof”中详细介绍此概念，它涉及检查一个超长账单是否正确，只需进行几个查询即可，而不是逐行检查整个账单。这六位计算机科学家认为这种格式化方式简洁且有效，便称之为概率可检测证明（PCP）。他们将PCPs与扩展图联系起来，却意外发现它适用于编写纠错码，从而创造出扩展器代码（Expander codes）。
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