3月25日上午,，應數(shù)學與統(tǒng)計學院的邀請,，中山大學李洽為我院師生作題為“First-order Algorithms for Fractional Programming”的學術報告,。數(shù)學與統(tǒng)計學院師生共十余人參加此次報告,。

本次報告分為三個部分,。第一部分介紹問題背景,。在稀疏信號恢復問題中，零范數(shù)常用于稀疏測量,，但由此產生的零范數(shù)正則化稀疏恢復模型具有非連續(xù)性,。因此，已有文獻提出連續(xù)且尺度不變的l1/l2范數(shù)稀疏恢復模型,，并給出了ADMM算法與梯度下降流方法解決此問題,；第二部分李洽老師針對這類分式模型提出了新的求解算法，通過將其等價問題歸納為單分式優(yōu)化問題,，創(chuàng)新性地提出了PGSA,，ePGSA，PGSA_L和PGSA_BE幾種算法,；第三部分將研究拓展到更一般的分式優(yōu)化問題,，由l1/l2范數(shù)推廣到更一般的范數(shù)。仿真實驗表明,，該算法性能顯著優(yōu)于梯度下降流方法,。

報告結束后，李老師對師生提出的相關問題進行了積極的回答,，開拓了在場師生的視野,，大家受益匪淺。

專家簡介：

李洽,，中山大學數(shù)據(jù)科學與計算機學院副教授,，博士生導師，現(xiàn)任計算機學院數(shù)據(jù)科學系副主任,，廣東省計算數(shù)學學會常務理事兼副秘書長,，廣東省計算科學重點實驗室成員。研究方向包括最優(yōu)化理論與算法及在機器學習,、大數(shù)據(jù)分析,、圖像處理等領域中的應用，研究成果發(fā)表于SIAM journal on Optimization, Applied and Computational Harmonic Analysis, Mathematics of Operations Research, Inverse Problems等期刊,；曾主持國家自然科學基金兩項、省自然科學基金一項,、參與國家重大研究計劃集成項目一項以及多項國家自然科學基金面上項目,。

（數(shù)學與統(tǒng)計學院  耿欣欣）