3月25日上午，应数学与统计学院的邀请，中山大学李洽为我院师生作题为“First-order Algorithms for Fractional Programming”的学术报告。数学与统计学院师生共十余人参加此次报告。

本次报告分为三个部分。第一部分介绍问题背景。在稀疏信号恢复问题中，零范数常用于稀疏测量，但由此产生的零范数正则化稀疏恢复模型具有非连续性。因此，已有文献提出连续且尺度不变的l1/l2范数稀疏恢复模型，并给出了ADMM算法与梯度下降流方法解决此问题；第二部分李洽老师针对这类分式模型提出了新的求解算法，通过将其等价问题归纳为单分式优化问题，创新性地提出了PGSA，ePGSA，PGSA_L和PGSA_BE几种算法；第三部分将研究拓展到更一般的分式优化问题，由l1/l2范数推广到更一般的范数。仿真实验表明，该算法性能显著优于梯度下降流方法。

报告结束后，李老师对师生提出的相关问题进行了积极的回答，开拓了在场师生的视野，大家受益匪浅。

专家简介：

李洽，中山大学数据科学与计算机学院副教授，博士生导师，现任计算机学院数据科学系副主任，广东省计算数学学会常务理事兼副秘书长，广东省计算科学重点实验室成员。研究方向包括最优化理论与算法及在机器学习、大数据分析、图像处理等领域中的应用，研究成果发表于SIAM journal on Optimization, Applied and Computational Harmonic Analysis, Mathematics of Operations Research, Inverse Problems等期刊；曾主持国家自然科学基金两项、省自然科学基金一项、参与国家重大研究计划集成项目一项以及多项国家自然科学基金面上项目。

（数学与统计学院  耿欣欣）