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A block symmetric Gauss-Seidel decomposition theorem and its applications in big data nonsmooth optimization
2018-12-20 17:14  

报告题目:A block symmetric Gauss-Seidel decomposition theorem and its applications in big data nonsmooth optimization

报 告 人:Sun Defeng(孙德峰教授,香港理工大学)

报告时间:2018年12月21日 9:30-10:30

报告地点:数统院307学术报告厅

报告人简介:

孙德锋,现任香港理工大学应用数学系优化和运筹研究的讲座教授,在20178月以前,孙教授是新加坡国立大学数学系教授,新加坡国立大学风险管理研究所副所长。其主要研究连续优化,在矩阵优化理论、算法及其应用方面取得一系列重要的突破性成果,特别是半光滑牛顿方法,写了许多大规模复杂优化问题的软件,例如:通用的大规模半正定规划软件SDPNAL/SDPNAL+,相关矩阵校准的程序,以及最新的适用于各种各样的统计回归模型的软件包LassoNAL。他因此获得每三年颁发一次的2018国际数学规划BealeOrchard-Hays奖,以表彰他在计算数学规划上的杰出贡献。目前孙教授研究集中于建立大数据优化和应用的下一代方法基础。曾担任Asian-Pacific J. Operational Research主编、Mathematical Programming SeriesB编委,现担任Mathematical Programming Series ASIAM Journal on Optimization,中国科学-数学,Journalof the Operations Research Society of ChinaJournal of ComputationalMathematics的编委。

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