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Steepest Descent Methods Revisited
Steepest Descent Methods Revisited
教师介绍

本讲教师:戴彧虹
所属学科:理科
人  气:131

课程介绍
报告摘要:The steepest decent method plays a special role in the development of nonlinearoptimization and numerical analysis. The classical steepest decent method,which was dated back to Cauchy (1 847), keeps a monotone decrease in theobjective function at each iteration, but performs very slow even when theproblem is ill-conditioning and possesses the notorious zigzagging phenomenon.By imposing a certain quasi-Newton property, Barzilai and Borwein (1988) proposeda novel gradient method, which has a heavy non-monotone behavior in the objectivefunction, but greatly improves the numerical efficiency. In this talk, we shall revisitboth monotone and non-monotone steepest descent methods and point out somepossible research problems. 报告人简介:1992年毕业于北京理工大学应用数学系,1997年在中国科学院计算数学研究所获得博士学位(导师:袁亚湘)。毕业后,他一直在中国科学院数学与系统科学研究院工作,2006年被聘为创新基地研究员,2012年被聘为二级研究员,2015年被聘为冯康首席研究员。他主要研究最优化方法及其应用,已出版专著一本,发表论文一百多篇。曾获中国数学会第五届钟家庆数学奖、国家自然科学二等奖(排名第二),德国洪堡奖学金、十届中国青年科技奖、第十六届陈省身数学奖、首届萧树铁应用数学奖。曾访问英国剑桥大学、邓迪大学、德国拜罗伊特大学、美国康奈尔大学等著名院校。目前担任中国科学院数学与系统科学研究院院长助理,中国运筹学会副理事长兼数学规划分会理事长,中科院数学院优化与应用研究中心副主任。曾在第五届日本东京举行的国际连续优化大会上做大会报告。担任(International Transactions inOperational Research)、( Science in China: Mathematics) 编委。曾经或正在主持国家杰出青年科学基金、中国科学院科技创新“交叉与合作团队”项目、国家自然科学基金重点项目、973课题子课题等多项基金与课题。

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