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报告承办单位: 数学与统计学院

报告题目:  构造求解凸优化的分裂收缩算法--用好变分不等式和邻近点算法两大法宝

报告内容: 信息科学中不少问题可以归结为（或松弛成）线性约束的凸优化或者 min-max问题。报告介绍以变分不等式和邻近点算法为数学基础的求解凸优化问题的分裂收缩算法。变分不等式是瞎子判别是否已经爬到山顶的朴素的数学表达形式，邻近点算法是步步为营稳扎稳打的探索策略，它们是构造凸优化分裂收缩算法的两大法宝。我们据此给出求解线性约束凸优化问题的预测--校正算法的统一框架，熟知的广泛应用的ADMM只是其中的一个具体算法。利用这个算法框架，理解算法的收敛性变得特别容易和简单。了解这个算法框架，人们可以根据各自问题的不同需要构造相应的求解方法。

报告人姓名:  何炳生

报告人所在单位: 南方科技大学

报告人职称/职务及学术头衔:  教授、博士导师

报告时间:  2020年12月11（星期五）：15:30-16:30

报告方式:  线上腾讯会议，会议号ID：888-170-381

报告人简介: 何炳生，南京大学数学系 77 级本科毕业后公派去联邦德国留学，师从巴伐利亚科学院院士Stoer教授，取得博士学位后于1987年开始在南京大学数学系工作。1997年晋升为教授，1998年评为博士生导师。江苏省有突出贡献的中青年专家，独立获得江苏省科技进步一等奖，并享受国务院特殊津贴。

    长期从事最优化理论与方法的研究，做出了一批有特色的工作。部分成果被包括美国科学院院士、工程院院士和《世界数学家大会》大会邀请报告人在内的国际著名学者大篇幅引用并介绍。有关成果被誉为“A very simple yet powerful technique for analyzing optimization methods”。 代表性算法被用来有效地解决了一些（其他方法在规模或速度上满足不了计算要求的）工程计算问题。

    2014 年以来, 分别获得《中国运筹学会科学技术奖》运筹研究奖、《江苏省工业与应用数学》突出贡献奖和《高等学校科学研究优秀成果奖》自然科学二等奖。