12月16日，应数学与统计学院邀请，深圳大学胡耀华教授做客“牧野格致”讲堂为学院师生作题为“Linearized Proximal Algorithms for Convex Composite Optimization with Applications”的学术讲座，学院相关研究方向师生参加此次讲座，学院副院长裴永刚主持。

胡耀华教授首先介绍了凸复合优化问题(CCO)，该问题为各种重要的优化问题提供了一个统一的框架，如凸包含、非线性规划的惩罚方法和正则化最小化问题。然后引入线性化近端算法(LPA）来求解CCO。在Holderian阶局部弱尖锐极小值和拟正则条件的假设下，胡耀华教授建立了LPA型算法的局部/半局部/全局超线性收敛速度。进一步应用LPA来解决（可能是非凸的）可行性问题，以及传感器网络定位问题。数值结果表明，LPA满足了传感器网络定位问题对高效鲁棒算法的需求。报告结束后，胡耀华教授就与会师生提出的相关问题进行了详细的解答，并展开了深入的讨论与交流。

专家简介：

胡耀华，先后于浙江大学获得学士与硕士学位，香港理工大学获得博士学位。现任深圳大学数学科学学院特聘教授，副院长，博士生导师，香港理工大学兼职博导，兼任中国运筹学会数学规划分会青年支部主任，中国运筹学会算法软件与应用分会常务理事，中国运筹学会科普工作委员会委员，广东省运筹学会副理事长。主要从事连续优化理论、方法与应用研究，代表性成果发表在SlAM Journal on Optimization, Mathematical Programming, Inverse Problems, Journal of Machine Learning Research, Bioinformatics等期刊,授权多项国家发明专利，开发多个生物信息学工具包，先后主持国家自然科学基金优秀青年科学基金等10余项国家与省市级科研项目。

（数学与统计学院 郭静邑）