教师信息
陶敏
教授、博导
联系方式
电子邮件
taom@nju.edu.cn
研究领域
最优化理论与应用
办公地址
蒙民伟楼1108-3
主要课程
承担本科生基础必修课：概率论与数理统计，微积分第一层次，线性代数；承担研究生（非凸问题）讨论班等。
学生培养：指导研究生共计19人，已经毕业12人，毕业后在亚洲微软中心(丁懿)、字节跳动(李江宁)、华为(黄奚杰)等从事研发工作。
指导的本科生和研究生多次获得校级优秀毕业论文(吴尊和，吴明勇,李江宁）。课程讲授中坚持授人以鱼不如授人以渔的理念，分析证明侧重逆向思维的培养。
个人简介
主要研究优化算法的理论与应用，机器学习中的优化问题。代表性成果发表在SIAM Journal on Optimization，SIAM Journal on Scientific Computing，SIAM Journal on Imaging Sciences，Mathematics of Computation，Journal of Scientific Computing等旗舰杂志，及计算机顶会NIPS。2011年，荣获中国计算数学学会优秀青年论文奖，荣获江苏省优秀博士生。2017年，荣获国际华人数学家大会最佳论文奖。有数篇高被引文章，1篇文章入围中国科学领域热点论文。主持国家自然科学基金青年、面上基金项目，主持江苏省面上项目，参与国家重点研发计划一项。2018年入选江苏省高校青蓝工程优秀骨干教师。2022年，入选江苏高校“青蓝工程”中青年学术带头人。担任中国运筹学会数学规划分会理事，美国数学会特邀评论员，优化顶刊SIAM Journal on Scientific Computing，SIAM Journal on Optimization审稿人。
教育经历
本、硕、博毕业于南京大学数学系。
工作经历
2014.01-2019.12 南京大学 数学系 副教授
2019.12-至今 南京大学 数学系 教授
2021.05-至今 南京大学 数学系 博士生导师
2012.09-2013.09 香港中文大学 数学系 博士后 （合作导师：Prof. Raymond H. Chan, 香港城市大学）
2016.03-2017.05 南加州大学 工业工程系 访问学者 （合作导师：Prof. JongShi Pang，美国南加州大学）
2022.12-2023.12 奥地利维也纳大学 数学系 访问学者 （合作导师：Prof. Radu Ioan Bot，the University of Vienna ）
研究兴趣
一阶算法的理论及其应用；非凸非光滑理论及应用；结构优化问题；机器学习等。
学术兼职
中国运筹学会－数学规划分会理事；江苏省运筹学会理事。
学术奖励
2017年荣获国际华人数学家最佳论文奖。
论文
Selected Publications:
[1] Tao, Min; Yuan, Xiaoming. Recovering low-rank and sparse components of matrices from incomplete and noisy observations. SIAM J. Optim. 21 (2011), no. 1, 57–81 (高被引）
[2] He, Bingsheng; Tao, Min; Yuan, Xiaoming. Alternating direction method with Gaussian back substitution for separable convex programming. SIAM J. Optim. 22 (2012), no. 2, 313–340 （高被引）
[3] Chan, Raymond H.; Tao, Min; Yuan, Xiaoming. Constrained total variation deblurring models and fast algorithms based on alternating direction method of multipliers. SIAM J. Imaging Sci. 6 (2013), no. 1, 680–697. ICCM best paper (国际华人数学家大会最佳论文奖)
[4] Tao, Min; Yuan, Xiaoming. On the O(1/t) convergence rate of alternating direction method with logarithmic-quadratic proximal regularization. SIAM J. Optim. 22 (2012), no. 4, 1431–1448
[5] Pang, Jong-Shi; Tao, Min. Decomposition methods for computing directional stationary solutions of a class of nonsmooth nonconvex optimization problems. SIAM J. Optim. 28 (2018), no. 2, 1640–1669
[6] Tao, Min. Minimization of
[7] Wang, Chao; Tao, Min; Nagy, James G.; Lou, Yifei. Limited-angle CT reconstruction via the L1/L2 minimization. SIAM J. Imaging Sci. 14 (2021), no. 2, 749–777.
[8] Tao, Min; Zhang, Xiao-Ping. Study on
[9] Wang, Chao; Tao, Min; Chuah, Chen-Nee; Nagy, James; Lou, Yifei. Minimizing
[10] Tao, Min; Yuan, Xiaoming. On Glowinski's open question on the alternating direction method of multipliers. J. Optim. Theory Appl. 179 (2018), no. 1, 163–196.
[11] Tao, Min; Li, Jiang-Ning. Error bound and isocost imply linear convergence of DCA-based algorithms to D-stationarity. J. Optim. Theory Appl. 197 (2023), no. 1, 205–232.
[12] Tao, Min; Yuan, Xiaoming. The generalized proximal point algorithm with step size 2 is not necessarily convergent. Comput. Optim. Appl. 70 (2018), no. 3, 827–839.
[13] Tao, Min; Yuan, Xiaoming. On the optimal linear convergence rate of a generalized proximal point algorithm. J. Sci. Comput. 74 (2018), no. 2, 826–850.
[14] He, Bingsheng; Tao, Min; Yuan, Xiaoming. Convergence rate analysis for the alternating direction method of multipliers with a substitution procedure for separable convex programming. Math. Oper. Res. 42 (2017), no. 3, 662–691.
[15] Tao, Min; Yuan, Xiaoming. Accelerated Uzawa methods for convex optimization. Math. Comp. 86 (2017), no. 306, 1821–1845.
[16] Pang, Ming; Gao, Wei; Tao, Min; Zhou, Zhi-Hua. Unorganized malicious attacks detection. In: Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NIPS'18), Montreal, Canada, 2018
其他