报告专家： 何炳生 南京大学 教授
报告时间：2023年02月23日下午14:00-15:00
报告地点：腾讯会议ID：552-219-975 密码：230223
浙江师范大学16-415
报告人简介：
何炳生，南京大学数学系77级本科毕业后公派去联邦德国留学，师从巴伐利亚科学院院士Stoer取得维尔茨堡大学博士学位后于1987年开始在南京大学数学系工作，1997年晋升为教授。在职期间，独立获得江苏省科技进步一等奖，获评江苏省有突出贡献的中青年专家，并享受国务院特殊津贴。退休后，加入南方科技大学工作六年。2014年获《中国运筹学会科学技术奖》运筹研究奖，2016年获首届《江苏省工业与应用数学》突出贡献奖，2018年获《高等学校科学研究优秀成果奖》自然科学二等奖。
报告概要：
线性约束的凸优化问题。引进Lagrange乘子以后，问题就归结为求 Lagrange函数的鞍点。变分不等式是Lagrange函数鞍点的数学表达形式，寻找鞍点的迭代方法犹如商业谈判，只有同时考虑对方利益，相向而行才能到达平衡点(鞍点)。在过去的十多年里，基干这种思想，我们提出了一个求解鞍点问题算法的统一框架，产生了一定的学术影响。这个报告告诉听众，根据统一框架构造算法也并不神秘，我们已经从好不容易凑出一个方法到并不费劲构造一簇算法。对线性约束的多块可分离凸优化问题，只要了解Gauss消去法的基本程式，就可以根据各自问题的不同需要设计相应的求解方法。预备知识只是普通的微积分和线性代数中一些简单的分块矩阵的运算方法。
