讲座题目：Nonsmooth and Nonconvex Optimization Theory and Algorithms

讲座时间：

第一讲，2016年10月15日（周六）下午15:00-16:30

第二讲，2016年10月16日（周日）下午15:00-16:30

第三讲，2016年10月18号（周二）晚上 18:30-20:00

第四讲，2016年10月19号（周三）晚上  18:30-20:00

讲座地点：南教一120

主讲人：  徐洪坤 院士

摘要：Many applied problems, such as compressed sensing and machine learning, can mathematically be modeled as a nonsmooth and/or nonconvex optimization problem. Due to the lack of convexity, however, minimizing a nonconvex objective function (over a convex constraint set or even unconstrained) becomes quite a challenging problem to which much effort has recently been paid, no satisfactory methods, nor powerful tools found yet. The theory of nonsmooth/nonconvex optimization is, therefore, still in its developing stage. In these talks we will first review some relevant work on convex optimization and then discuss recent progresses on nonsmooth/nonconvex optimization theory and methods. We will pay particular attention to the nonconvex proximal method such as the nonconvex proximal point algorithm and DC method. The fundamental tool for overcoming the loss of convexity is the concept of the Kurdyka-Lojasiewicz property on which we will elaborate.

报告人简介：徐洪坤 杭州电子科技大学教授，曾先后就职于华东理工大学、西班牙Sevilla 大学、加拿大Dalhousie大学、南非KwaZulu-Natal大学、沙特阿拉伯King Saud大学和台湾中山大学，曾任台湾中山大学应用数学系主任和理学院院长。荣获2004年南非数学会杰出研究奖，2004年教育部自然科学二等奖（与徐宗本、蒋耀林联合）。2005年当选为南非科学院院士，2012年当选为世界科学院（前称第三世界科学院）院士。徐洪坤教授多年来一直致力于非线性泛函分析与优化、非线性反问题之迭代方法和金融数学中的定价问题的研究，迄今已发表论文近200篇，在2012年ISI的数学家排名中列第15位，是2013年、2014年和2015年ISI的高引用学者，现(曾)任《Nonlinear Analysis》等近20种国际数学杂志的副主编和编委。