报告学者：张海斌

报告者单位：北京工业大学

报告时间： 2026/01/16  15:10-15:40

报告地点：七教7215会议室

报告摘要：牛顿法和哈雷类方法是经典的高阶最优化方法。很多的应用问题都会归结为求解具有大规模、非光滑和非凸等特点的复杂优化问题，其子迭代一般没有闭式解，这就需要设计高效的子迭代方案。考虑一类应用很广泛的数据或信号恢复问题，它可以被模型化为上述的复杂优化问题。我们混合使用了包括对偶、半光滑牛顿法等多种策略，设计了针对该问题的最优化算法，理论分析和数值结果显示了该算法的有效性。另一方面，我们研究切比雪夫哈雷方法以期使用该方法进行迭代。切比雪夫哈雷方法的单步计算成本与牛顿法的单步计算成本相当却具有三阶收敛速度，因而比牛顿法更加高效。我们研究了正则化的切比雪夫哈雷方法，提高了该算法的收敛性能。

报告学者简介：北京工业大学教授、博士生导师。研究方向包括最优化理论及其在数据处理、科学计算和工程分析中的应用、自动微分算法及其应用。先后在山西师范大学、北京工业大学和中国农业大学获得理学学士、理学硕士和管理学博士学位，并于2002年6月至今在北京工业大学任教。先后在美国明尼苏达大学、加拿大西蒙弗雷泽大学和澳大利亚迪肯大学进行访问学者或高级研究学者项目。主要科研项目包括主持三项和参加两项国家自然科学基金面上等项目，在优化和计算等领域的著名刊物上发表学术论文60余篇，在科学出版社出版著作2部：《自动微分方法与最优化》和《凸优化理论与算法》。