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A primal majorized semismooth Newton-CG augmented Lagrangian method for large-scale linearly constrained convex programming【学术报告】

发布日期:2017年08月29日

  报告题目:A primal majorized semismooth Newton-CG augmented Lagrangian method for large-scale linearly constrained convex programming

  报告人:王承竞,西南交通大学数学学院,副教授

  时间: 2017.8.31 周四下午15:30-16:30

  地点: 北京理工大学中关村校区研究生楼103

  摘要:

  In this paper, we propose a primal majorized semismooth Newton-CG augmented Lagrangian method for large-scale linearly constrained convex programming problems, especially for some difficult problems. The basic idea of this method is to apply the majorized semismooth Newton-CG augmented Lagrangian method to the primal convex problem. And we take two special nonlinear semidefinite program- ming problems as examples to illustrate the algorithm. Furthermore, we establish the global convergence and the iteration complexity of the algorithm. Numerical experiments demonstrate that our method works very well for the testing problems, especially for many ill-conditioned ones.

  个人简介:

  王承竞,西南交通大学数学学院,副教授,2002年于浙江大学数学系获得理学学士学位,2007年于浙江大学数学系获得计算数学博士学位,于2007年10月到2010年6月在新加坡国立大学新加坡-麻省理工联合以及数学系做博士后研究,从2010年10月至今就职于西南交通大学数学学院。