大数据分析中的优化算法选讲

  • 吴静
  • 创建时间: 2015-06-30

      2015年6月24日至6月26日,中国科学院数学与系统科学研究院刘歆副研究员应邀在美丽的雁栖湖校区为国科大数学学院开设了为期10学时的夏季学期课程《大数据分析中的优化算法选讲》。

      此次课程介绍了大数据分析中的重要优化模型求解的工具及理论,主要包括优化方法及大数据分析、矩阵优化问题的算法和分布式优化算法等3部分内容。在优化方法及大数据分析方面,刘老师介绍了最优化计算方法以及数据分析中的优化模型,并讲解了经典的一阶优化算法和交替方向算法;在矩阵优化问题的算法部分主要介绍了矩阵低秩优化问题及条件梯度算法,并详细讲解了特征值问题及其优化算法,包括子空间方法和去正交化方法;在分布式优化算法部分,刘老师回顾了经典方法,讲解了子空间矫正法。

      授课期间,刘歆副研究员幽默风趣,积极引导同学们思考和讨论;利用课间休息与同学们轻松愉快的交流。课程结束后,每位学生根据自己的专业方向,选择相关的实际问题,建立模型并设计相应的优化算法来进行求解。通过这门课程,同学们对前沿优化算法及其理论有了一个综合、全面的了解,初步掌握了出理大数据相关问题的优化算法设计方法。

      刘歆,先后就读于北京大学和中国科学院数学与系统科学研究院,现为中国科学院数学与系统科学研究院副研究员,第七届“陈景润未来之星”的入选者,研究方向为最优化计算方法,在特殊非线性最小二乘的计算方法及其收敛性分析;矩阵特征值、奇异值分解的快速算法及其理论分析领域取得了一系列重要成果。

 

作者:宁颖丹 杨文国