报告题目：改进的概率抽样与自适应动量RDR 方法

报 告 人：韩德仁

报告时间：2025年8月25日19:00

报告地点：数学楼301

主办单位：数学科学学院

报告人简介：韩德仁教授现任北京航空航天大学数学科学学院院长、教育部数学类专业教指委秘书长，国家自然科学基金杰出青年基金获得者。他专注于大规模优化问题、变分不等式问题的数值方法研究，以及相关理论在交通规划、磁共振成像中的应用，发表多篇学术论文，曾获中国运筹学会青年科技奖、江苏省科技进步奖，主持国家自然科学基金杰出青年基金等项目，兼任中国运筹学会常务理事及多本国内外学术期刊编委。

报告内容简介：随机迭代方法近年在机器学习、信号处理领域广泛用于求解大规模线性系统，随机道格拉斯-拉赫福德（RDR）方法便是典型代表。重点讲解如何通过引入改进抽样策略（无放回抽样、体积抽样）和自适应重球动量方案增强RDR方法——相比传统独立同分布抽样，改进方法收敛性保证更强，且能依据往期迭代动态调整步长与动量参数，最终实现期望线性收敛，收敛界更优。数值实验亦证明，改进后的RDR方法在多类问题场景中性能均优于原版。