· 智源学者

北京大学北京国际数学研究中心副教授,博士生导师。主要研究最优化算法与理论及其在数据科学和人工智能中的应用。2009年在美国哥伦比亚大学获博士学位,2013年获得国家自然科学基金委优秀青年科学基金,2015年获得中组部青年拔尖人才计划,2016年获得中国青年科技奖。

已经在相关领域知名期刊发表论文40余篇,包括SIAM J. on Optimization,SIAM J. on Scientific Computing,SIAM J. on Imaging Sciences,SIAM Journal on Numerical Analysis, SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications,Mathematical Programming。开发有半定规划程序包SSNSDP, 流形约束优化软件包OptM和ARNT,低秩矩阵优化软件包LMaFit,大规模特征值分解软件包Arrabit等等。现为“Journal of the Operations Research Society of China”, “Journal of Computational Mathematics”的编委和“Mathematical Programming Computation”的技术编委。

代表性成果

  1. 流形约束优化的算法和理论:发展了流形优化的一阶方法;设计了流形优化免向量移动,能有效利用负曲率信息的正则化牛顿法和拟牛顿法;针对特征值问题结合低秩分解的高斯-牛顿算法发展了适合现代并行计算的增广子空间方法;通过谱算子理论分析不动点方程的雅可比矩阵,严格建立了电子结构计算自洽场迭代的收敛性。获得了Stanley Osher (美国科学院院士),Stephen Boyd(美国工程院院士和中国科学院外籍院士),文小刚(美国科学院院士),Zhiquan Luo(加拿大皇家科学院院士)等专家的引用。流形优化通用算法软件包OptM和ARNT的性能在相关系数矩阵估计、电子结构计算、玻色-爱因斯坦凝聚等多个问题得到充分验证。
  2. 复合函数优化的算法和理论:从一阶算法对应的单个不动点方程出发,系统发展了求解半定规划等复合凸优化的半光滑牛顿法,首次设计了非光滑优化的随机半光滑牛顿法,建立了全局收敛和以很高概率R-超线性收敛的分析框架;这些工作得到了Stephen Boyd(美国工程院院士和中国科学院外籍院士)等的引用。

拟研究项目名称: 机器学习的随机最优化算法与理论

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