2024年12月5日下午，深圳大学数学科学学院第33期荔园杰出学者讲座在粤海校区校友广场303教室成功举行。新加坡国立大学讲座教授Kim-Chuan Toh应邀作为此次讲座的主讲人。Kim-Chuan Toh教授是国际顶尖的优化专家，新加坡科学院院士，美国工业与应用数学学会会士，在凸规划，特别是大规模的矩阵半定优化和稀疏优化中做出许多重大贡献。Toh教授是优化顶刊Mathematical Programming的联合主编，Mathematical Programming Computation的区域主编，SIAM Journal on Optmization和Operations Research的副主编，2017年Farkas奖获得者，2018年Beale-Orchard-Hays奖获得者，以及2024年Paul-Tseng Memorial Lectureship奖获得者。

在本次讲座中，Toh教授为深大师生带来了一场主题为“Solving sparse statistical optimization problems by semismooth Newton based proximal point algorithms”的精彩报告。Toh教授从经典的统计优化和鲁棒优化谈起，将观众的注意力引入到一类具有结构稀疏性质的优化问题。对于这类问题，Toh教授及其团队提出了一种基于对偶半光滑牛顿的邻近点算法。结合自适应筛法技术，该算法能够非常高效地求解结构稀疏优化问题。除此之外，Toh教授还详细阐述了算法高效率背后的科学机理。这一类模型和算法可以广泛应用到例如聚类分析等机器学习场景中，彰显了现代优化技术和科学计算对于解决实际问题的强大能力。

在讲座进入尾声时，现场的师生们纷纷向Toh教授提问，Toh教授耐心细致地回答了大家的问题，并与现场同学们进行了亲切的互动。本次精彩的演讲不仅展示出了Toh教授对其所研究领域的深切热爱，还激发了在场师生对于优化算法的思考与探究。

12月6日，学院优化团队的成员与Toh教授进行了2次研讨会。在研讨会上，Toh教授分享了许多优化相关的知识，并提出了一些富有潜力的研究方向。在最后，学院达成了与新加坡国立大学关于研究生合作交流的初步意向，Toh教授也诚挚邀请院长和胡耀华副院长到新加坡国立大学访问交流，深入洽谈深圳大学-新加坡国立联合培养研究生项目与联合实验室共建计划。