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講準字112號:Parallelizable Second-order Approach for Optimization Problems with Orthogonality Constraints

發布時間:2019-05-14|瀏覽次數:

講座報告主題:Parallelizable Second-order Approach for Optimization Problems with Orthogonality Constraints
專家姓名:劉歆
日期:2019-06-10 時間:09:30
地點:會議中心第二報告廳
主辦單位:理學院  

主講簡介:劉歆,國家優秀青年科學基金獲得者,中國科學院數學與系統科學研究院副研究員,博士生導師。2004年本科畢業于北京大學數學科學學院,2009年于中國科學院研究生院獲得博士學位,畢業后留所工作至今。期間分別在德國ZIB研究所、美國RICE大學、美國紐約大學Courant研究所進行過長期訪問。主要研究方向包括:正交約束矩陣優化問題,線性與非線性特征值問題,及其在電子結構計算中的應用;非線性最小二乘的算法與理論,分布式優化算法設計,及其在機器學習中的應用。劉歆在2016年8月獲得國家自然科學基金委優秀青年科學基金;2016年10月獲得中國運籌學會青年科技獎;2017年2月入選中國科學院北京分院“啟明星”優秀人才計劃。于2015年7月起擔任《Mathematical Programming Computation》編委;2016年10月起擔任中國運籌學會理事;2017年7月起擔任《計算數學》編委;2018年5月起擔任中國科學院青年創新促進會數理分會副會長;2018年6月起擔任《物理學報》特約欄目編輯。

主講內容: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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