报告题目: Randomized Riemannian Submanifold Subgradient Method for Optimization over Stiefel Manifold
报告人：苏文藻 教授（香港中文大学）
报告时间： 2024年12月29日上午9:00-10:00
报告地点：数学院425
邀请人：白敏茹
报告摘要: In this talk, we present the randomized Riemannian submanifold subgradient method (RSSM), a lightweight "block-coordinate"-type algorithm for weakly convex optimization over the Stiefel manifold. We show that RSSM finds an $\epsilon$-nearly stationary point in $O(\epsilon^{-4})$ iterations. To the best of our knowledge, this is the first convergence guarantee of a coordinate-type algorithm for tackling non-convex non-smooth optimization over the Stiefel manifold. This is joint work with Andy Yat-Ming Cheung, Jinxin Wang, and Man-Chung Yue.
报告人简介: 苏文藻 教授，现为香港中文大学研究生院院长、晨兴书院副院长及系统工程与工程管理学系教授，主要研究方向为数学优化理论及其在计算几何、机器学习、信号处理和统计等领域的应用。他于2019年被任命为香港中文大学工程学院杰出学人，2023年当选IEEE（电机电子工程师学会）会士。他曾获得多个研究和教学奖项，包括2018年IEEE信号处理分会最佳论文奖、2015年IEEE信号处理分会《IEEE Signal Processing Magazine》最佳论文奖、2014年IEEE通信分会亚太杰出论文奖、2010年INFORMS（运筹学与管理学研究协会）优化学会青年奖、香港大学教育资助委员会2022年杰出教学奖、香港中文大学2022年博文教学奖、香港中文大学2013年校长模范教学奖等。他现为中国运筹学会数学规划分会副理事长和常务理事。
