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构造求解凸优化的分裂收缩算法:用好变分不等式和邻近点算法两大法宝
文章来源:[]  作者:[]  时间:[2019-07-08]  阅读: 次

报告题目:构造求解凸优化的分裂收缩算法:用好变分不等式和邻近点算法两大法宝

报告人:何炳生 教授(南方科技大学,南京大学)

照片:

邀请人:袁 景

报告时间:7月9日(星期二)上午9点30分

报告地点:信远楼II-206数统院报告厅

报告摘要:以ADMM为代表的分裂算法是求解线性约束凸优化问题和 min-max问题的有效工具。变分不等式是瞎子爬山的数学表达形式,邻近点算法是步步为营稳扎稳打的求解方法。它们是构造凸优化分裂收缩算法的两大法宝。我们据此给出求解线性约束凸优化问题的预测--校正算法框架。利用算法框架,算法的收敛性和收敛速率的证明都变得相当简单。算法框架的更大功效是可以用来根据问题的不同需要构造相应的求解方法。报告将讲述此类算法最近的一些具体进展和构造算法的一些具体例子。

报告人简介:南京大学数学系 77 级本科毕业后公派去联邦德国留学,取得维尔茨堡大学博士学位后于1987年开始在南京大学数学系工作。1997年晋升为教授,1998年评为博士生导师。江苏省有突出贡献的中青年专家,独立获得江苏省科技进步一等奖,并享受国务院特殊津贴。长期从事最优化理论与方法的研究,做出了一批有特色的工作。部分成果被包括美国科学院院士、工程院院士和《世界数学家大会》大会邀请报告人在内的国际著名学者大篇幅引用并介绍。最近五年, 分别获得《中国运筹学会科学技术奖》运筹研究奖、《江苏省工业与应用数学》突出贡献奖和《高等学校科学研究优秀成果奖》自然科学二等奖。

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