现代优化理论与算法系列报告
报告人：杨俊锋
 

时间：每周二、周五上午9:00--11:00（2020年6月23日开始）
 

内容简介：
本系列报告系统介绍凸优化的理论与算法，具体包括凸优化的梯度法、次梯度算法、随机梯度法、邻近点算法、邻近梯度法、惯性加速算法、光滑化方法、原始对偶方法、增广Lagrange乘子算法、交替方向法等。报告也将简要介绍报告人在图像处理、压缩感知、稀疏优化等方向的一些研究结果。

报告人简介： 杨俊锋，博士，南京大学数学系教授，先后师从中国科学院袁亚湘院士、南京大学何炳生教授、莱斯大学张寅教授。2009年7月起在南京大学数学系工作，主要从事最优化计算方法及其应用研究，在SIAM系列、Mathematics of Computation、Computational Optimization and Applications等杂志上发表论文10余篇，开发图像去模糊软件包FTVd, 压缩感知一模解码软件包YALL1, 核磁共振图像复原软件包RecPF等，被累计下载上万次。2012 年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，2016年获中国运筹学会青年科技奖与江苏省工业与应用数学青年奖，2019年获得国家优秀青年基金资助。
 

参加方式：腾讯会议（431 906 851）
联系人：赵云松（13811199792）