11月7日上午，南京大学杨俊锋教授应数理与统计学院邀请在行政楼1307报告厅为广大师生作题为“On the Proximal Point Algorithm”的学术报告。参加报告会的有数理与统计学院青年教师及商务统计学专业研究生。报告会由数理与统计学院王国强教授主持。
杨俊锋教授首先分享了求解凸优化、混合变分不等式、结构凸优化等问题的邻近点算法框架、收敛性结果以及研究历史。然后，他借助邻近点算法的统一框架详细讲解了增广拉格朗日法、线性化的增广拉格朗日法、Douglas-Rachford算子分裂法、交替方向乘子法、Chambolle-Pock原始-对偶法等方法的研究进展。接着，杨教授介绍了基于极大单调算子插值理论的邻近点算法的性能估计，进而给出紧的超线性收敛界。最后，杨教授就邻近点算法及其应用做了展望。杨教授的报告内容前沿，讲解深入浅出，语言生动有趣，给广大师生带来了当前图像去模糊和优化领域的热点问题，开阔了大家的学术视野，使大家受益匪浅。
据悉，杨俊锋，博士，南京大学数学系教授，博士生导师。后师从中国科学院袁亚湘院士、南京大学何炳生教授、莱斯大学张寅教授。2009年7月起在南京大学数学系工作，主要从事最优化计算方法及其应用研究，开发图像去模糊软件包FTVd，压缩感知一模解码软件包YALL1，核磁共振图像复原软件包RecPF等。2012年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，2016年获中国运筹学会青年科技奖，2019年获批国家自然科学基金委优秀青年基金项目。
