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。