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浅谈分布式优化算法【学术报告】

发布日期:2017年08月29日

  报告题目:浅谈分布式优化算法

  报告人:刘歆  副研究员, 中国科学院数学与系统科学研究院

  时间: 2017.8.31 周四下午16:30-17:30

  地点: 北京理工大学中关村校区研究生楼103

  摘要:

  优化模型是解决数据分析问题的强有力工具。但是随着数据量的不断增大,传统优化算法无论在运行效率还是存储上都显得捉襟见肘,分布式并行优化算法成了必不可少的工具。本报告中,我们将介绍分布式优化的基本概念、分类,以及已有方法的特性。我们还将介绍这一领域一些前沿的研究结果。

  个人简介:

  刘歆,中国科学院数学与系统科学研究院,副研究员。

  2004年本科毕业于北京大学数学科学学院;2009年于中国科学院研究生院获得博士学位,导师是袁亚湘院士。毕业后留所工作至今。期间分别在德国ZIB研究所、美国RICE大学、美国纽约大学Courant研究所进行过长期访问。主要研究方向包括正交约束矩阵优化问题,包括线性与非线性特征值问题;非线性最小二乘问题的算法与理论;分布式优化算法设计。刘歆主持并完成一项国家自然科学基金青年基金项目;现主持一项国家自然科学基金面上项目,并于2016年8月获得国家自然科学基金委优秀青年科学基金。2014年12月入选中国科学院数学中国运筹学会青年科技奖;2017年2月入选中国科学院北京分院“启明星”优秀人才计划。于2015年7月起担任《Mathematical Programming Computation》编委,于2017年7月起担任《计算数学》编委。