Nikhil Bansal 교수 연구 프로필
대학원 지원 마감
컴퓨터공학과
PhD in Computer Science and Engineering
Fall 2027지원 마감
2026년 12월 15일
지원은 Rackham Graduate School 온라인 지원서로, 가을 입학만
출처: cse.engin.umich.edu2026년 11월 2일 확인MS/MSE in Computer Science and Engineering
Fall 2027지원 마감
2027년 1월 15일
출처: cse.engin.umich.edu2026년 11월 2일 확인
이 연구실, 지원을 고민 중인가요?
관심 연구실에 담아 다른 연구실과 나란히 비교하세요. 아래 논문마다 한 줄 메모를 남기면 지원 준비함이 교수님께 보낼 컨택 메일·자기소개서 재료로 모아 줘요. 글은 직접 쓰고, AI는 쓰지 않아요.
컨택 메일 보내기 전 체크리스트소개
미시간 대학교 컴퓨터공학과 소속 Nikhil Bansal 교수의 등록된 연구 분야는 Algorithms, Optimization, Machine Learning, Discrete Mathematics입니다.
연구 키워드
최근 논문
- On the Guo-Fang-Lu Algorithm for Komlos Discrepancy프리프린트arXiv (Cornell University) · 9월 27일
- Efficient Algorithms for Subdeterminant Maximization under Partition Matroids프리프린트arXiv (Cornell University) · 9월 16일
- A simpler proof of the Matrix Spencer Theorem프리프린트arXiv (Cornell University) · 9월 14일
OpenAlex 기준 · 저자 소속이 이 대학으로 확인된 논문이에요
비슷한 연구를 하는 다른 연구실
이 연구실의 최근 논문과 주제가 겹치는 논문을 최근에 낸 연구실이에요
겹치는 주제: Complexity and Algorithms in Graphs
Chandra Chekuri 교수 연구실
일리노이 대학교 어배너-섐페인 · 컴퓨터과학과
Multiobjective Hypergraph Min-Cut in Quasi-Polynomial Time프리프린트arXiv (Cornell University) · 9월 3일David Woodruff 교수 연구실
카네기멜런 대학교 · 컴퓨터과학과
Symmetric Submodular Minimization from Comparisons프리프린트arXiv (Cornell University) · 10월 7일Sanjeev Khanna 교수 연구실
뉴욕 대학교 · 컴퓨터과학과
Reachability in Directed Acyclic Graphs with Near-Linear Cut Queries프리프린트arXiv (Cornell University) · 7월 23일
같은 학과의 다른 연구실
- Alanson Sample 교수 연구실
Human-computer interaction, wireless technology, embedded systems
- Alexander Rodríguez 교수 연구실
Artificial intelligence, machine learning, multi-agent systems, computational epidemiology, public health
- Amrita Roy Chowdhury 교수 연구실
Cryptography, Differential Privacy, Machine Learning
- Ang Chen 교수 연구실
Systems, networking, security
- Anhong Guo 교수 연구실
Human-computer interaction, artificial intelligence, accessibility, augmented reality, human-AI interaction
- Atul Prakash 교수 연구실
Computer systems security; Security and privacy of machine learning models; trustworthy AI; and trustworthy computing infrastructures