运筹千里【预告】｜聂家旺：多项式优化、矩问题与张量计算

运筹千里纵横论坛（第十九期）将于2020年8月30日上午9:00到10:30 在腾讯会议线上举行，聂家旺教授将做题为Polynomial Optimization, Moment Problems and Tensor Computation的报告。欢迎参加！

聂家旺 教授

（美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校）

Polynomial optimization is a class of nonlinear programs whose objective and constraining functions are polynomials. The core task in polynomial optimization is to compute global optimizers when the optimization is nonconvex. Moment problems are to determine if a given sequence represents moments of a measure supported in a prescribed set. Concrete examples of moment problems include convex hull memberships, various matrix and tensor decompositions under constraints. Tensor computation is about optimization and decompositions of tensors, such as tensor norms, tensor eigenvalues and tensor decompositions. All these problems are connected to each other by the theory of nonnegative polynomials and semidefinite programming. The Moment-SOS hierarchy of semidefinite relaxations is a powerful tool for solving them. This talk will give an introduction about classical backgrounds, currently existing results and remaining challenges for the research of these topics.

聂家旺， 加利福尼亚大学圣地亚哥分校教授，湘潭大学兼职教授。主要从事多项式优化、半正定规划、张量计算、矩问题、鞍点问题、Nash均衡问题等相关领域的研究。他的主要学术成果包括：利用最优性条件构造了求解多项式优化的SDP松弛算法并证明了它的紧性；证明了Lasserre松弛算法在传统最优性条件下具有有限终止性；提出了判定Moment-SOS类算法收敛的准则并证明它的充分必要性；给出了求解多项式类鞍点问题和Nash均衡问题的半正定松弛算法；给出了凸半代数集具有半正定规划表示的充分性与必要性条件；给出求解截断矩问题的数值算法；给出了求解张量全部实特征值的数值算法；提出了生成多项式作为研究对称张量分解的工具，并应用它求解张量分解和低秩逼近。他曾先后获得国际数学规划学会Tucker Prize Finalist, 美国NSF杰出青年事业奖，INFORMS青年优化学者奖、卡门访问学者奖， SIAM应用线性代数最佳论文奖, 并于2017年获聘长江学者。

他目前担任学术刊物《中国运筹学会会刊》，《优化计算及应用》，《运筹数学》，《SIAM矩阵分析及应用》的编委。

主讲人：陈昱鑫 助理教授 美国普林斯顿大学

题目：Demystifying the efficiency of reinforcement learning: a few recent stories

时间：2020年9月6日 星期日 9:00-10:30

主讲人：夏勇 教授 北京航空航天大学

题目：非凸优化中的两个悖论

时间：2020年9月13日 星期日 9:00-10:30