报告人：孙聪 副教授 北京邮电大学
报告时间：2024年11月17日10:00-11:00
报告地点：腾讯会议172-213-329
报告摘要： In this talk, a new gradient method for unconstrained optimization problem is proposed, where the stepsizes are updated in a cyclic way, and the Cauchy step is approximated by the quadratic interpolation. Combined with the adaptive non-monotone line search technique, we prove the global convergence of this method. Moreover, the algorithms have sublinear convergence rate for general convex functions and R-linear convergence rate for problems with quadratic functional growth property.
报告人简介：
孙聪教授 2008 年本科毕业于北京邮电大学，2013 年博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，2015年至2016年在德国德累斯顿工业大学担任博士后，目前任北京邮电大学副教授。孙聪教授的研究方向是非线性优化理论与方法，特别是优化方法在无线通信和机器学习中的应用。孙教授在IEEE Trans. on Signal Process.，IEEE Int. Conf. Acoust. Speech Signal Process. (ICASSP)等权威期刊发表了多篇高水平论文，主持和参与了国家自然科学基金重大研究计划、中国科协青年托举人才工程项目、国家自然科学基金面上项目等多个科研项目。孙聪教授现担任中国运筹学会理事，副秘书长。
