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题目: 高维约束矩阵回归优化中的若干新结果

 

报告人: 孔令臣教授(北京交通大学理学院)

 

时间:11月4日下午7:30-9:30

 

地点:数学系西大楼三楼308报告厅

 

摘要:高维约束矩阵回归是指高维情况下带非凸约束的多响应多预测统计回归问题,其数学模型是一个NP-难的矩阵优化,它在统计机器学习与人工智能、医学影像疾病诊疗、基因表达分析、脑神经网络、风险管理等领域有广泛应用。在这个报告中,我们首先简要回顾高维约束矩阵回归优化理论与算法研究现状。然后,我们给出几种正则化线性矩阵回归优化模型的自由度和群体效率等统计性质。最后,我们建立秩约束非线性矩阵回归优化的一阶和二阶最优性条件等。

 

报告人简介:

孔令臣,北京交通大学理学院,教授,博士生导师,中国运筹学会数学规划分会副秘书长。2007年毕业于北京交通大学,获博士学位。2007-2009年,加拿大滑铁卢大学组合与优化系博士后。2009年9月入职北京交通大学数学系,2010年晋升为副教授,2014年晋升为教授。主要从事优化与统计学习、高维统计分析、稀疏优化、对称锥互补和优化问题以及医学成像等方面的研究。近年来在《Mathematical Programming》、《SIAM Journal on Optimization》、《Technometrics》、《Statistica Sinica》、《Journal of Optimization Theory and Applications》、《Asia-Pacific J. of Oper. Res.》等期刊发表SCI检索论文40余篇。主持国家自然科学基金面上项目“高维约束矩阵回归的优化理论与算法”、“矩阵秩极小问题的松弛理论与算法研究”和参与国家自然科学基金重点项目“大规模稀疏优化问题的理论与算法”以及973课题等,获得2012度中国运筹学会青年奖。

 

邀请人:陶敏老师

Date icon 2017-11-03