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Academy of Mathematics and Systems Science, CAS
Colloquia & Seminars

Speaker:

何炳生 教授, 南方科技大学,南京大学

Inviter: 戴彧虹
Title:
我和 ADMM 20年
Time & Venue:
2017.6.13 16:30-17:30 Z311
Abstract:
线性约束凸优化问题的一阶必要性条件是一个单调变分不等式。 在变分不等式的框架下研究凸优化的求解方法,就像微积分中用导数求函数的极值,常常会带来很大的方便。 交替方向法 (ADMM) 是最优化方法提供给数据科学的有效工具,报告回顾我们近 20 年来在变分不等式框架下研究 ADMM 的主要进展,介绍从投影收缩算法到 ADMM 类分裂收缩算法的研究历程。解释我们这样做而不那样做的一些原因。从投影收缩算法的角度审视 ADMM 算法,指出提高计算效率的可能途径。报告最后也介绍一些我们近两年在这个领域的一些研究进展,以及本人认为的尚未解决的挑战性问题。
 

 

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