2021中科院华罗庚班
数学思想方法系列讲座 （四）
数学优化中的“非”问题
报告人： 韩德仁 教授
报告时间：2021年4月8日（周四）
14:00—15:30
报告地点：创新园大厦A1001华罗庚班实验室（视频）
报告摘要：
传统上，数学优化是建立在数学分析、高等代数的基础上的。因此，线性、光滑性、凸性等“好”性质是对数学优化模型的基本假设。应用中的优化问题往往是非线性、非光滑、非凸的，这使得对其分析求解面临很多挑战。本报告总结一些机器学习、人工智能中优化的特性，及利用这些特性应对“非“所带来的挑战的初步思路。
报告人简介：
韩德仁教授，北京航空航天大学数学与系统科学学院院长、博士生导师，国家杰出青年基金获得者。主要从事大规模优化问题、变分不等式问题的数值方法的研究工作，以及优化和变分不等式问题在交通规划、磁共振成像中的应用，在非线性优化计算方法，尤其是交替方向乘子法方面做出了突出贡献，并在交通规划、图像处理等应用方面取得了国际领先的成果。在MP, SIAM 系列等计算数学、运筹学重要杂志以及IEEE汇刊等应用类杂志发表多篇学术论文。曾获中国运筹学会青年运筹学奖，江苏省科技进步二等奖等奖项；入选江苏省333高层次人才培养工程、江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人。担任中国运筹学会常务理事、青年工作委员会主任；《计算数学》、《Journal of the Operations Research Society of China》编委。
