6月17日下午，北京航空航天大学数学科学学院院长韩德仁教授应我院邀请，通过腾讯会议线上平台作了题为“机器学习中非凸优化简介”的精彩报告。本次报告由我院学术院长陈敏老师主持，靳祯院长及我院相关教师、研究生共同聆听了此次报告。

经典数学优化理论和算法中，线性、光滑性、凸性等“好”性质是对数学优化模型的基本假设。然而，应用中的优化问题，尤其是机器学习等热门应用领域中的优化问题往往是非线性、非光滑、非凸的，这使得对其分析求解面临很多挑战。报告中，韩教授首先对数学优化问题的一些实际应用场景进行列举，介绍了其核心思想与方法模型。随后，从具有线性、光滑性、凸性的一般优化问题过渡到非线性、非光滑、非凸优化问题，重点介绍并总结了机器学习、人工智能中一些非凸优化问题的特征，以及处理非凸优化问题的几类工具。最后，韩教授介绍了其团队在针对该问题的研究中所取得的进展，提出了有关处理非凸优化问题的一些新的研究方法与思考角度。

韩德仁教授的报告由浅入深、丰富生动，富有启发性。报告结束后，他就靳祯院长及各位老师们提出的问题给予了详细的解答，并就相关研究问题与老师们展开了探讨和交流。主持人陈敏院长在报告会的总结中指出，希望大家能够体会到韩教授报告中所体现的数学研究思想：一是如何发现数学问题，即利用我们所熟悉的问题与方法，在大的、复杂的问题中找寻突破口，从而实现由点向面的扩展研究；二是要到其他学科领域中借鉴一些好的思想，来解决我们的数学问题。

人物简介：

韩德仁，教授，博士生导师，现任北京航空航天大学数学科学学院院长、教育部数学类专业教指委秘书长。2002年获南京大学计算数学博士学位。从事大规模优化问题、变分不等式问题的数值方法的研究工作，发表多篇学术论文。曾获中国运筹学会青年运筹学奖、江苏省科技进步奖等奖项，主持国家自然科学基金杰出青年基金等多项项目。担任中国运筹学会常务理事、江苏省运筹学会理事长，《数值计算与计算机应用》、《Journal of the Operations Research Society of China》、《Journal of Global Optimization》编委。

【供稿：柳帅君】