Ses domaines de recherche sont l'informatique théorique, l'optimisation discrète et la combinatoire. Il travaille notamment sur la complexité du dénombrement et sur l'efficacité des algorithmes de dénombrement approché à l'aide de chaînes de Markov. Les contributions principales sont les suivantes[2] :
Martin Dyer et indépendamment Nimrod Megiddo, découvrent des algorithmes linéaires en temps pour des programmes linéaires en basse dimension. Ces algorithmes sont améliorés ensuite par Dyer, Megiddo et d'autres et conduisent à des algorithmes très efficaces en temps linéaire qui ont des applications importantes en géométrie algorithmique.
En analyse probabiliste d'algorithmes, les résultats de Dyer et Frieze montrent que de nombreux problèmes NP-difficiles en optimisation combinatoire peuvent être résolu en temps polynomial en moyenne si les instances sont tirées selon des distributions naturelles.
Un article, avec Alan Frieze et Ravindran Kannan[3] décrit un algorithme randomisé en temps polynomial d'approximation du volume d'un objet convexe en grande dimension. Cet article est le plus connu. Les approches usuelles ont un temps d'exécution qui croît exponentiellement avec le nombre de dimensions. L'article des trois auteurs décrit le premier algorithme polynomial en fonction de la dimension.
Application de la méthode de couplage de chemins pour démontrer que des chaînes de Markov sont rapidement mélangeantes (avec Russ Bubley)[4]
↑ a et bMartin Dyer, Alan Frieze et Ravindran Kannan, « A random polynomial-time algorithm for approximating the volume of convex bodies », Journal of the ACM, vol. 38, no 1, , p. 1–17 (DOI10.1145/102782.102783, lire en ligne)
↑Russ Bubley et Martin Dyer, « Path coupling: a technique for proving rapid mixing in Markov chains », Proceedings of the 38th Annual Symposium on Foundations of Computer Science, IEEE, , p. 223–231 (DOI10.1109/SFCS.1997.646111, lire en ligne)