SIAM Fellow、新加坡国立大学Toh Kim-Chuan教授访问我院并做学术报告

作者:sds-admin 发布时间:2018-12-03

2018年11月16日,SIAM Fellow、新加坡国立大学 Toh Kim-Chuan教授访问我院,并在子彬院北205室为我校师生进行了以“An Efficient Semismooth Newton Based Algorithm for Convex Clustering”为题目的学术报告。此次报告由我院青年研究员郦旭东主持。

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Toh教授首先介绍了聚类问题以及其基本模型与算法。之后,针对基本模型缺乏凸性这一特点,Toh教授简要介绍了近日由Hocking et al 和 Lindsten et al 提出的非凸基本模型的一个凸松弛sum-of-norms (SON) 模型。现有求解SON模型的一阶算法(如ADMM与AMA)对小问题比较有效。然而这些算法在大规模问题的求解上表现依然欠佳。为快速精确求解大规模SON模型,Toh 教授提出了基于半光滑牛顿法的增广拉格朗日算法(SSNAL)。之后,Toh教授仔细分析了SSNAL算法每一步迭代所涉及到的广义雅可比矩阵的二阶稀疏性质,并讲解了如何利用这个重要性质加速SSNAL 算法。同时,Toh教授还介绍了非一致权重SON模型的统计恢复性质。然后,Toh教授利用实际算例将SSNAL算法与现有算法进行了比较,展示了SSNAL算法优越的数值效果。

最后,Toh Kim-Chuan教授回答了在场师生的提问并同大家进行了热情交流,本次报告会圆满结束。

 

作者:郦旭东