報告題目：信息技術中的凸優化問題及其收縮算法的統一與應用

Customized PPA for?Convex Optimization--- Motivation and Applications

报 告 人：何炳生教授

報告摘要：The first order optimal conditions of the linearly constrained convex programming is a mixed monotone variational inequality in primal and dual variables. The proximal point algorithm (PPA) in Euclidean-norm is classical but abstract. Hence, PPA only plays an important theoretical role in optimization and it is rarely used in the practical scientific computation. In this talk, we introduce the recently developed customized PPA in G-norm (G is a positive definite matrix). In the frame of customized PPA, it is easy to construct the contraction-type methods for convex optimization with different linear constraints. In each iteration of the proposed methods, we need only to solve the proximal sub-problems which have the closed-form solutions or can be efficiently solved up to a high precision.?Guided by the frame of customized PPA, the alternating direction method of multipliers is modified and it becomes more efficient. Some novel applications and numerical experiments are reported.

報告人簡介：何炳生，南京大學數學系教授，博士研究生導師。1966年高中畢業，1978年2月進入南京大學數學系學習，畢業後公派去德國留學，取得Wuerzburg大學博士學位後於87年開始在南京大學數學系事情。1997年晉升爲教授，1998年評爲博士生導師。江蘇省有突出貢獻的中青年專家，獨立獲得江蘇省科技進步一等獎，並享受國務院特殊津貼。

恒久从事最优化理论与要领的研究，发表论文60余篇。代表性论文发表在Math. Programming, Numerishe Mathematik，Applied Math. and Optimization, Comutational Optimization and Applications和JOTA等期刊上。论文注重盘算效果，部门结果被包罗美国兩院院士和《世界数学家大会》大会陈诉人在内的国际著名学者引用并介绍，也被宾习法尼亚大学，多伦多大学，加利福尼亚大学,哥伦比亚大学等多所北美名校的博士生们在语音识别、光纤网络、机械学习等研究中应用。

Homepage：http://math.nnju.edu.cn/~hebma

時間：2013年10月14日下午3:30-5:30

地點：信息學院216室

歡迎廣大師生屆時參與交流！