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数学优化与数据科学前沿研讨会顺利召开

2022年08月25日 11:22作者:竞猜app学科办来源:竞猜app 浏览次数:


8月22日,2022年数学优化与数据科学前沿研讨会顺利召开。本次会议围绕数学优化在医学图像、智能交通、大数据与机器学习等领域的典型问题、模型、理论以及算法等主题开展学术研讨。会议由体育比赛押注软件主办,2022世界杯竞猜app下载承办,香港中文大学深圳市大数据研究院(SRIBD)、体育比赛押注软件工程数学与力学研究所和重庆市运筹学会协办。

来自加拿大英属哥伦比亚大学、中国科世界杯、南京大学、大连理工大学、电子科技大学、南方科技大学、鹏城实验室等10余所高校或科研院所百余名师生参加了研讨。

 

开幕式由竞猜app彭再云教授主持。学校科技处处长徐向阳代表学校致辞,介绍了学校的学科和科技创新特色,对莅临本次会议的专家、学者表示感谢。然后,竞猜app院长王其林介绍了世界杯的基本情况,对优化团队和系统科学学科做了详细介绍,并对专家们的帮助表示感谢。

 

本次会议共8个邀请报告,加拿大英属哥伦比亚大学Shawn Wang、中国科世界杯数学与系统押注研究院刘歆、鹏城实验室王晓、大连理工大学王磊、南京大学杨俊锋、南方科技大学张进、重庆师范大学蔡钢和西华师范大学叶明露共八位国内外专家学者做大会邀请报告。

 

 

 

 

上午大会报告人有加拿大哥伦比亚大学Shawn Wang教授、中国科世界杯数学与系统押注研究院刘歆研究员、鹏城实验室王晓研究员和大连理工大学王磊教授。Prof. Shawn Wang做了关于《A Bregman inertial forward-reflected-backward method for nonconvex minimization》的报告,shawn教授介绍了求解非凸复合问题的Bregman inertial forward-reflected-backward算法及算法的收敛性,并通过数值算例分析了算法的有效性。刘歆研究员做了关于《Decentralized optimization over the Stiefel manifold by an approximate augmented Lagrangian function》的报告,刘歆首先介绍了Stiefel-流形上Decentralized Optimization问题的研究背景,然后介绍了求解该问题的近似增广拉格朗日方法,并给出算法的收敛性结果;最后利用数值算例分析了算法的优势。王晓研究员、王磊教授分别做了关于《A penalty relaxation method for image processing using Euler's elastica model》《基于线性变参数系统的航空发动机最优控制问题研究》的精彩报告。

 

 

 

 

下午南京大学杨俊锋教授、南方科技大学张进教授、重庆师范大学蔡钢教授和西华师范大学叶明露教授分别做大会报告。杨俊锋教授做了关于《Tight sublinear convergence rate of the proximal point algorithm》的报告,介绍了如何利用Performance Estimation建立近似点算法的紧次线性收敛速度;张进教授做了关于《Value function based difference-of-convex algorithm for bilevel hyperparame-ter selection problems》的报告;蔡钢教授、叶明露教授分别做了关于《关于变分不等式问题的几类迭代算法》、《A subgradient-based approach for finding the maximum feasible subsystem with respect to a given set》的精彩报告。会议现场氛围活跃,讨论热烈,取得了丰硕的交流成果。

本次会议的成功举办,开拓了我校教师、学生的学术视野,促进了与国内外专家学者的合作交流,对提升我校数学和系统科学及交叉学科的影响力具有重要意义。


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