数学与统计学院学术报告[2020] 100号

(高水平大学建设系列报告453号)

报告题目: 正交约束优化问题的新方法

报告人：刘歆 研究员 (中国科学院数学与系统科学研究院)

报告时间：2020年11月18日10：00-11：00

报告地点： 腾讯会议 　会议 ID：366 265 881

报告内容：

正交约束优化在统计大数据分析、材料计算、机器学习等领域有着重要的应用。本报告给大家介绍求解正交约束优化问题的罚函数算法框架，该框架下的算法，迭代计算量小，并且具有高可扩展性。在该框架下，我们可以设计相应的一阶方法、二阶方法；当目标函数非光滑时，还可以设计相应的邻近点梯度方法。我们建立了完整的收敛性理论，并通过数值实验展现了算法的高效性。

报告人简历：

刘歆，中国科学院数学与系统科学研究院，研究员、博士生导师。2004年本科毕业于北京大学数学科学学院；2009年于中国科学院研究生院获得博士学位；毕业后留所工作至今。期间分别在德国ZIB研究所、美国RICE大学、美国纽约大学Courant研究所进行过长期访问。主要研究方向包括：线性与非线性特征值问题、Stiefel流形上的优化问题、分布式优化算法设计，及其在电子结构计算、统计大数据分析、机器学习中的应用。2016年获得国家自然科学基金委优秀青年科学基金；2016年获得中国运筹学会青年科技奖；2017年入选中国科学院北京分院“启明星”优秀人才计划；2020年获得中国工业与应用数学学会应用数学青年科技奖。目前担任《Mathematical Programming Computation》、《Asia-Pasific Journal of Operations Research》、《计算数学》、《运筹学学报》等国内外期刊编委，《物理学报》特约栏目编辑；并担任中国运筹学会常务理事、中国工业与应用数学会副秘书长、中国青年科技工作者协会理事。

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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　  2020年11月16日