Deanna Needell es una matemática aplicada estadounidense de la Universidad de California, Los Ángeles . Es autora de más de 200 artículos de investigación, graduó a muchos estudiantes de doctorado y fue mentora de un gran número de postdoctorados. Es conocida por su trabajo en aprendizaje automático , optimización y procesamiento de señales , así como por aplicaciones que involucran a organizaciones comunitarias sin fines de lucro en medicina y justicia social.
Deanna Needell recibió su doctorado en matemáticas de la Universidad de California, Davis, en 2009. El título de su tesis fue Temas de detección comprimida . [1] Fue becaria postdoctoral en la Universidad de Stanford de 2009 a 2011.
Deanna Needell recibió el Premio IMA en Matemáticas y Aplicaciones en 2016 junto con su colaboradora Rachel Ward . El premio reconoció su trabajo teórico relacionado con la detección comprimida con aplicación a las resonancias magnéticas , y Needell fue reconocida en particular por sus contribuciones a la aproximación dispersa, el procesamiento de señales y la optimización estocástica. [2] También recibió la beca Alfred P. Sloan y el premio CAREER de la Fundación Nacional de Ciencias . Fue nombrada miembro de la Sociedad Estadounidense de Matemáticas , en la promoción de becarios de 2022, "por sus contribuciones a la detección comprimida y las matemáticas de los datos". [3] También es miembro de SIAM , en la clase de becarios de 2024, elegido "por sus contribuciones a la detección comprimida, la optimización estocástica y la ciencia de datos aplicada". [4] Ha impartido una gran cantidad de conferencias plenarias y magistrales en conferencias alrededor del mundo, incluida la Conferencia Falconer 2024 en el Mathfest de la Asociación Matemática de América (MAA).