报告题目：A block symmetric Gauss-Seidel decomposition theorem and its applications in big data nonsmooth optimization

报 告 人：Sun Defeng（孙德峰教授，香港理工大学）

报告时间：2018年12月21日 9:30-10:30

报告地点：数统院307学术报告厅

报告人简介：

孙德锋，现任香港理工大学应用数学系优化和运筹研究的讲座教授，在2017年8月以前，孙教授是新加坡国立大学数学系教授，新加坡国立大学风险管理研究所副所长。其主要研究连续优化，在矩阵优化理论、算法及其应用方面取得一系列重要的突破性成果，特别是半光滑牛顿方法，写了许多大规模复杂优化问题的软件，例如：通用的大规模半正定规划软件SDPNAL/SDPNAL+，相关矩阵校准的程序，以及最新的适用于各种各样的统计回归模型的软件包LassoNAL。他因此获得每三年颁发一次的2018国际数学规划Beale—Orchard-Hays奖，以表彰他在计算数学规划上的杰出贡献。目前孙教授研究集中于建立大数据优化和应用的下一代方法基础。曾担任Asian-Pacific J. Operational Research主编、Mathematical Programming SeriesB编委，现担任Mathematical Programming Series A，SIAM Journal on Optimization，中国科学-数学，Journalof the Operations Research Society of China，Journal of ComputationalMathematics的编委。