SIAM Review是美国工业与应用数学会 (SIAM) 的旗舰期刊，每年只发表四期，每期仅刊登一篇“SIGEST论文”，旨在让更多的读者关注近期发表在SIAM各专业刊物中具有“普遍兴趣的杰出论文 (outstanding paper of general interest) ”。这些论文是从SIAM的17个专业期刊中精选出来的，经由各专业期刊编委会提名推荐，最终由SIAM Review的编委会评选产生。因此，各个SIAM专业期刊大概四年左右选出一篇“SIGEST论文”。SIAM将“SIGEST论文”视为一项奖励，每年在SIAM News上公布获奖论文及作者名单。

陈士祥的获奖论文题为“Proximal Gradient Method for Nonsmooth Optimization over the Stiefel Manifold”，于2020年发表于SIAM Journal on Optimization期刊上。这篇论文是他博士期间的工作，与他在香港中文大学的博士生导师马士谦教授（现任职莱斯大学）、苏文藻教授，以及伊利诺大学香槟分校张潼教授合作完成的。论文提出了在Stiefel流形上首个非光滑优化的近端梯度方法，为该领域带来了新的理论和实用算法。这也是中科大在SIAM Review 上发表的极少数论文之一。此前，尚无最优化领域的大陆学者获得这一殊荣。

陈士祥特任研究员于2023年5月加入我校数学科学学院“数字技术的数学基础与应用”教育部重点实验室，专注于最优化算法和理论分析方向的研究。他的多项研究成果已发表在SIAM Journal on Optimization、IEEE Transactions on Automatic Control、IEEE Transactions on Signal Processing等顶级期刊，以及ICML、NeurIPS等国际顶级机器学习会议上。