报告题目1：Solving saddle point problems via primal-dual algorithms: from symmetric viewpoint and beyond
主讲人：何洪津 教授，宁波大学
报告时间：2024年7月27日9:00
报告地点:开元校区工科4号楼638会议室
主办单位:数学与统计学院
报告摘要：鞍点问题在图像处理、机器学习领域有着极为广泛的应用。本报告从对称（均衡）的角度设计原始-对偶算法。有意思的是，新设计的算法不仅可帮助我们去理解经典的（线性化）增广拉格朗日算法和并行增广拉格朗日分裂法，同时可辅助我们根据问题的结构去设计容易实现编程的算法。数值实验表明新的算法对于一些实际问题的求解是有效的。
主讲人简介：何洪津，宁波大学数学与统计学院教授。2012年6月博士毕业于南京师范大学计算数学专业。主要研究兴趣为最优化理论、算法和相关应用，相关成果发表在Numerische Mathematik、Inverse Problems、Journal of Scientific Computing等计算数学和运筹优化的权威期刊。主持和参与国家、省、市自然科学基金项目多项，2017年入选浙江省高校中青年学科带头人。
报告题目2：The subspace constrained least squares solution of unit dual quaternion vector equations and its application to hand-eye calibration
主讲人：朱红 副教授，江苏大学
报告时间：2024年7月27日10:00
报告地点:开元校区工科4号楼638会议室
主办单位:数学与统计学院
报告摘要： In this paper, we study the solution of unit dual quaternion equations
ax = xb, ax = zb. Because of the 2 -norm of the dual quaternion vector, there may be
many possible solutions for such unit dual quaternion equations.
The main contribution of this paper is to provide a new
formulation for subspace constrained least squares solutions of unit
dual quaternion equations, and derive the closed-form expressions for
solutions. Numerical algorithms are developed and used to solve
robot world and the hand-eye calibration problems. Experimental results are shown
that the proposed subspace constrained least squares solutions are competitive
compared with existing solution methods.
主讲人简介: 朱红，江苏大学副教授，硕士生导师。2016年博士毕业于香港浸会大学。主要研究方向为非线性优化，在SIAMJ.Optim.，IEEE Image Proc., Inverse. Prob., J. Sci. Comput., Comput. Optim. Appl.等期刊发表论文10余篇，主研国家自然科学基金青年科学基金和面上项目各1项。
