j9九游会

报告主题：我和乘子交替偏向法ADMM 20年
报告人：何炳生 教授 (南方科技大学、南京大学)
报告时间：2017年5月5日（周五）10:00
报告所在：校本部G507
约请人：白延琴
主理部分：理学院数学系
报告摘要：数据科学中的许多问题可以归结为（或松懈成）一个凸优化问题. 线性约束凸优化问题的一阶须要性条件是一个枯燥变分不等式. 在变分不等式的框架下研究凸优化的求解要领, 就像微积分中用导数求函数的极值, 常；；；；；岽春艽蟮睦, 这个看法近年被越来越多的应用数学家接受. 最优化要领提供应数据科学的有用工具, 首推乘子交替偏向法 (ADMM). 报告介绍我们近 20 年来在变分不等式框架下研究 ADMM 的主要希望，，，说明 ADMM 类破碎缩短算法和投影缩短算法的关系. 从投影缩短算法的角度审阅 ADMM 算法, 指出提高盘算效率的可能途径，，，说明研究 ADMM 类算法只需通俗的大学数学和基本的优化原理。。。。报告同时介绍怎样求解多个算子的可疏散结构问题，，，和这些算法被他人应用的一些案例。。。。

接待西席、学生加入 ！