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中国科学院院士袁亚湘教授应约来我院讲学

 

发布时间:2012-10-14

2012年10月13日下午,数学家,著名最优化专家、中国科学院院士,中科院计算数学所所长袁亚湘教授,应天水师范学院和院党委书记杜松奇研究员的邀请,在2号报告厅做了题为“从瞎子爬山到优化方法”的精彩报告。报告会由科研处雍继春处长主持,党委书记杜松奇、各二级学院院长、主管教学副院长和数学与统计学院师生300余人聆听了报告。

首先党委书记杜松奇代表学校致欢迎词并向参加讲座的所有师生隆重介绍了袁亚湘院士。袁亚湘,数学家。中国科学院数学与系统科学研究院研究员。1960年1月生于湖南省资兴市。1981年毕业于湘潭大学数学系,1986年获英国剑桥大学获博士学位。2011年当选为中国科学院院士。从事运筹学研究并取得了系统成果,在信赖域法、拟牛顿法、非线性共轭梯度法等方法方面做出了重要贡献。在信赖域法方面,给出了著名的Celis-Dennis-Tapia问题的最优性定理;提出并解决了Steihaug-Toint方法的下降估计;和导师Powell合作提出了利用光滑评价函数的约束优化信赖域法;独立提出了一个利用无穷范数罚函数的信赖域法,被国外著名学者推广到整数规划。在拟牛顿法方面,和美国优化专家合作证明了除 DFP 外Broyden 凸簇的所有方法的全局收敛性;提出了一个改进的BFGS方法,发展了非拟牛顿方法。在共轭梯度法方面,和学生合作提出了一个新的共轭梯度法,被国际同行称为戴袁方法。曾获得国家自然科学奖二等奖,中国青年科学家奖,首届冯康科学计算奖和国际数值分析青年奖二等奖等。

袁亚湘院士以瞎子登山开题,用生动的事例,幽默的语言指出任何存在需要决策的问题都是优化问题。他围绕“最速下降法”、“ 迭代法”、“ 信赖域法”、“ 牛顿法”、“ 拟牛顿法”、“守法与惩罚函数”、“ SQP步骤法”、“内点法”等在数学优化中得到广泛运用的经典的优化方法做了介绍。袁亚湘重点介绍了牛顿法和内点法。他说,牛顿法具有的优点是速度快(二次收敛),但是同时也需要计算二阶导数,因此引起了计算量增大的麻烦。而由此产生的拟牛顿法使得牛顿法更加简便,将二阶求导简化为了一阶求导,大大减少了计算量;内点法最显著特点是其迭代次数与系统规模的关系不大,所有问题的解决不管规模多大,需要的迭代次数多约20-80次。目前人们纷纷应用仿射尺度法和路径跟踪法去解决各种大规模、复杂的线性规划问题,并将其推广应用到求解各种二次规划和非线性规划问题,尤其是后者更具发展潜力。

袁亚湘还介绍了目前优化问题的发展趋势。他指出,优化问题正朝着大规模,非线性和多极值的方向发展。随着社会和科学技术的不断进步,优化问题的重要性会更加突出,会得到更加广泛的应用。

整场报告语言通俗易懂、表达风趣幽默,深入浅出的阐述了最优化方法,听了很受启发;对我校数学专业的老师来说,应该从袁院士的报告中得到更多的启发,努力改进教学方法,从而进一步提高我校的数学教学水平和质量。他说,大家以后不管从事什么工作,都要从中寻求最优化法,就一定能把工作做好。他还还勉励同学们,要珍惜短暂的大学生活,优化自己的人生。

报告会结束后,袁院士来到数学与统计学院与老师座谈,从学术专业到科研方法、从教育教学到项目申报,袁院士都给予了细细致的问答与讲解。指导教师们如何在完成好教学工作的同时,努力做好科研工作,这对我们教师尤其是正在成长中的年轻人尤为重要。

袁亚湘的报告引起了在座师生的兴趣。师生们表示,此次报告会既增强了学院与校外专家的学术交流,浓厚了学术氛围,又培养了同学们的专业兴趣,提高了科学素质,同时对数学与统计学院教师科研工作起到很好的指导作用。

 

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