GCL学术报告：牛津大学刘洋博士后

文章预览

点击蓝字，关注我们 USTC-GCL 2025年1月9日（星期四）上午10:00-11:30，中国科学技术大学GCL学术报告活动在东区五教5106教室举行。来自牛津大学刘洋博士后进行了题为 “ 适用于大规模问题的高阶非凸优化算法和线性求解 ”的学术报告。本次报告由GCL实验室刘利刚教授主持。 报告伊始，刘洋博士介绍了加速方法在非凸优化中的重要性，尤其是在面对大规模优化问题时的应用。他重点分享了基于Krylov子空间的加速技术，通过整合一阶梯度和高阶信息，提出了一种具有全局q线性收敛特性的Anderson加速方法。这种方法不仅在收敛效率上优于传统一阶方法，还能有效处理优化过程中可能出现的数值不稳定问题，展现了在实际大规模优化任务中的显著优势。 在牛顿方法部分，刘洋博士详细阐述了如何通过非正曲率检测（NPC Detection）提升牛顿方法在非凸场景下的 ………………………………