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讲准字112号:Parallelizable Second-order Approach for Optimization Problems with Orthogonality Constraints

发布时间:2019-05-14|浏览次数:

讲座报告主题:Parallelizable Second-order Approach for Optimization Problems with Orthogonality Constraints
专家姓名:刘歆
日期:2019-06-10 时间:09:30
地点:会议中心第二报告厅
主办单位:理ti9竞猜  

主讲简介:刘歆,国家优秀青年科学基金获得者,中国科ti9竞猜数学与系统科学研究院副研究员,博士生导师。2004年本科毕业于北京大学数学科学ti9竞猜,2009年于中国科ti9竞猜研究生院获得博士学位,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,线性与非线性特征值问题,及其在电子结构计算中的应用;非线性最小二乘的算法与理论,分布式优化算法设计,及其在机器学习中的应用。刘歆在2016年8月获得国家自然科学基金委优秀青年科学基金;2016年10月获得中国运筹学会青年科技奖;2017年2月入选中国科ti9竞猜北京分院“启明星”优秀人才计划。于2015年7月起担任《Mathematical Programming Computation》编委;2016年10月起担任中国运筹学会理事;2017年7月起担任《计算数学》编委;2018年5月起担任中国科ti9竞猜青年创新促进会数理分会副会长;2018年6月起担任《物理学报》特约栏目编辑。

主讲内容:Updating the augmented Lagrangian multiplier by closed-form expression yields efficient infeasible approach for optimization problems with orthogonality constraints. Hence, parallelization becomes tractable in solving this type of problems. To accelerate the local convergence, we consider second-order approach under this framework. To avoid expensive calculation or solving a hard subproblem in computing the Newton step, we propose a new strategy to do it approximately which leads to superlinear convergence theoretically. In practice, the new second-order approach outperforms the existent algorithms. Last but not least, this new approach is completely orthonormalization-free and hence can be parallelized directly.


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