美国路易斯安那州立大学张洪超博士来我校讲学

5月20日-27日，应数学与统计学院邀请，美国路易斯安那州立大学计算中心张洪超博士在数学与统计学院学术报告厅作了题为“Stochastic Gradient Methods ”“A Nonmonotone Smoothing Newton Algorithm for Weighted Complementarity Problems ”等系列学术报告。报告会由数学研究所副所长周学勇主持，该院部分老师和全体研究生聆听了报告。

在首场报告中，张洪超介绍了目标函数为李普希茨连续可微非凸函数的组合优化问题。由于目标函数的计算精度不高，一般难以采用标准的确定性优化算法求解，张洪超采用了梯度法和最优梯度法来求解该问题，并讨论了这些方法的收敛性；在第二场报告中，张洪超介绍一种求解凸组合优化问题的随机逼近方法，研究了求解包括凸情况和非凸情况在内的组合优化问题的SA方法，讨论了这些方法的收敛性及其收敛复杂性；在第三场报告中，张洪超介绍求解凸组合优化问题的样本平均逼近方法。他用SAA方法生成一个随机的样本大小和近似原始函数的样本均值，讨论了这些方法的收敛性及其收敛复杂性；在第四场报告中，张洪超介绍加权互补问题(WCP)显著地扩展了一般互补问题，可用于建模更大类别的科学和工程问题。证明了迭代序列的任何累积点都是WCP的解，并提出了一些有希望的数值结果。

张洪超博士系列学术报告内容丰富详实，数据资料充分，分析方法先进,进一步开拓了青年教师和研究生的学术视野。

张洪超，美国路易斯安那州立大学数学系和计算中心副教授，博士生导师。研究兴趣包括非线性优化理论和应用，稀疏矩阵，医学成像中的反问题，无导数优化等，近年来主持多项美国国家自然科学基金项目。在《Mathematical Programming》《SIAM Journal on Optimization》《SIAM Journal on Numerical Analysis》《SIAM Journal on Scientific Computing》《SIAM Journal on Imaging》等优化计算领域顶尖期刊发表论文30余篇。现为《Computational Optimization and Applications》(SCI二区)《Optimization Letters》(SCI三区)《Numerical Algebra, Control and Optimization》等国际期刊编委。