报告人:刘 歆 (中国科学院数学与系统科学研究院)

时  间:2018年10月11日   上午10:30--11:30

地  点:理科楼 LA106

摘  要:We study the problem of clustering a set of objects into groups according to a certain measure of similarity among the objects. This is one of the basic problems in data processing with various applications ranging from computer science to social analysis. We propose a new continuous model for this problem, the idea being to seek a balance between maximizing the number of clusters and minimizing the similarity among the objects from distinct clusters. Adopting the methodology of spectral clustering, our model quantifies the number of clusters via the rank of a graph Laplacian, and then relaxes rank minimization to trace minimization with orthogonal constraints. We analyze the properties of our model, propose a block coordinate descent algorithm for it, and establish the global convergence of the algorithm. We then demonstrate our model and algorithm by several numerical examples.

报告人简介:刘歆，中国科学院数学与系统科学研究院副研究员，国家优青获得者。2004年本科毕业于北京大学数学科学学院；2009年于中国科学院研究生院获得博士学位，导师是袁亚湘院士。毕业后留所工作至今。期间分别在德国ZIB研究所、美国RICE大学、美国纽约大学Courant研究所进行过长期访问。主要研究方向包括正交约束矩阵优化问题，包括线性与非线性特征值问题；非线性最小二乘问的算法与理论；分布式优化算法设计。刘歆现主持一项国家自然科学基金面上基金项目；2016年8月获得国家自然科学基金委优秀青年科学基金。于2014年12月入选中国科学院数学与系统科学研究院“陈景润未来之星”计划；2016年10月中国运筹学会青年科技奖；2017年2月入选中国科学院北京分院“启明星”优秀人才计划。于2015年7月起担任《Mathematical Programming Computation》编委；2016年10月起担任中国运筹学会理事；2017年7月起担任《计算数学》编委；2017年9月起担任北京市计算数学会理事；2018年5月起担任中国科学院青年创新促进会数理分会副会长。

学院联系人:温罗生

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