多项式优化与低秩SDP求解
数学专题报告
报告题目(Title)：多项式优化与低秩SDP求解
报告人(Speaker)：王杰 副研究员(中科院 数学与系统科学研究院)
地点(Place)：后主楼1223; 腾讯会议ID: 382-358-4627, 密码:666888
时间(Time)：2023年4月6日(周四), 10:15-11:00
邀请人(Inviter)：郭来刚
报告摘要
多项式优化是一类重要的非线性非凸优化问题，既与测度论、多项式非负性等数学理论密切相关，同时也在最优电力流、计算机视觉、组合优化、神经网络、量子信息等许多领域有广泛的应用。本报告将介绍多项式优化问题的全局求解框架Moment-SOS半定松弛分层，以及如何利用系统的结构降低SDP松弛问题的复杂度。为利用最优解的低秩性质，我们将介绍基于黎曼流形优化的增广拉格朗日框架高效求解SDP松弛问题。
主讲人简介
王杰，中科院数学与系统科学研究院副研究员。2017年博士毕业于中科院数学院，2017-2019年在北京大学从事博士后研究，2019-2021年在法国国家科学中心和Lasserre教授合作从事大规模多项式优化的研究。入选中科院数学院“陈景润未来之星计划“、中国运筹学会青年人才发展专项，主持国家自然科学基金青年项目。在SIAM J. Opt., SIAM J. Appl. Alg. G., Comput. Opt. Appl., ACM T. Math. Soft.等国际知名期刊发表论文近30篇，在World Scientific Press出版专著《Sparse Polynomial Optimization: Theory and Practice》。研究兴趣包括：多项式优化，半定规划，实代数几何，符号计算及其在运筹控制、计算机视觉、神经网络、量子信息等领域的应用。
