2018年6月4日9：00中国科学院数学与系统研究所袁亚湘院士应邀在上海大学G507报告厅作了题为“大数据与优化”的公众报告及”Stochastic Proximal Quasi-Newton methods for Nonconvex Composite Optimization”学术报告。

　　袁亚湘，国际工业与应用数学联合会主席、中国科学院院士、发展中国家科学院院士、巴西科学院通讯院士，美国数学学会首届会士、美国工业与应用数学会会士。现为中国科学院数学与系统科学研究院研究员、中国数学会理事长、全国政协常委、中国科协副主席。袁亚湘院士长期从事计算数学、应用数学、运筹学等领域研究工作，曾获首届"冯康科学计算奖"、国家自然科学奖二等奖、中国十大杰出青年称号、中国数学会陈省身奖、何梁何利基金奖科学与技术进步奖、发展中国家科学院数学奖等。中国工业与应用数学会苏步青应用数学奖。袁亚湘院士在非线性优化计算方法，信赖域方法、拟牛顿方法、共轭梯度法等领域做出了突出贡献，他在非线性规划方面的研究成果被国际上命名为"袁氏引理"。2017年5月，袁亚湘当选国际工业与应用数学联合会主席，这是中国科学家首次在国际应用数学组织中担任最高职位。

　　上海大学党委常委、副校长汪小帆教授莅临会议，代表上海大学对袁亚湘院士表示欢迎。理学院党委书记盛万成教授、数学系主任王卿文教授分别主持了科普公众报告和学术报告。

　　在科普公众报告会上，袁亚湘院士介绍了大数据问题的优化建模及其主要的计算方法。报告利用通俗易懂的语言介绍压缩感知、矩阵完整化、距离几何问题、分类问题、梯度法、随机梯度法、交替方向法等当前国际上备受关注的优化问题和主要优化算法。

　　在学术报告会上，袁亚湘院士提出了一种求解非凸复合优化问题的近似随机拟牛顿方法，探索随机二阶信息构造邻近子问题。此外，将Polyak-Lojasiewicz（PL）不等式的邻近形式推广到约束形式，得到约束邻近PL（CP-PL）不等式。在CP-PL不等式的基础上，实现了算法的线性收敛速度。又提出了一种改进的自收缩对称秩1（MSRS1）方法，该方法被引入到SPQN方法的框架中，称为随机对称秩1（STRS1）方法。最后，通过数值实验验证了该算法的有效性。

　　会后与会人员踊跃提问，就感兴趣的问题与袁亚湘院士进行了讨论和交流。