ENGLISH
|
学校主页
学院主页
学院概况
学院简介
现任领导
组织机构
联系方式
师资队伍
教授
副教授
讲师
党委行政
退休职工
科学研究
研究中心
数苑博雅讲座
数苑经纬讲坛
学术报告
学术会议
科研项目
科研论文
数苑学术沙龙
本科教学
教学动态
精品课程
教学团队
本科生实习
专业介绍与培养方案
研究生培养
研究生培养动态
研究生专业方向
研究生培养方案
党建园地
党建动态
数院党校
学生工作
学工热点
研究生园地
班团快讯
体坛风云
社团采风
学工制度
合作交流
校友动态
校友动态
人才招聘
科学研究
研究中心
数苑博雅讲座
数苑经纬讲坛
学术报告
学术会议
科研项目
科研论文
数苑学术沙龙
学术报告
当前位置:
学院主页
>
科学研究
>
学术报告
> 正文
Sparse QCQP via Semismooth Newton Method
发布时间:2026-08-26 作者: 浏览次数:
Speaker:
罗自炎
DateTime:
2026年8月29日(周六)上午11:00-12:00
Brief Introduction to Speaker:
罗自炎,北京交通大学
Place:
国交二号楼315会议室
Abstract:
Quadratically constrained quadratic programming (QCQP) has long been recognized as a computationally challenging problem, particularly in large-scale or high-dimensional settings where solving it directly becomes intractable. The complexity further escalates when a sparsity constraint is involved, giving rise to the problem of sparse QCQP (SQCQP), which makes conventional solution methods even less effective. Existing approaches for solving SQCQP typically rely on mixed-integer programming formulations, relaxation techniques, or greedy heuristics but often suffer from computational inefficiency and limited accuracy. In this work, we introduce a novel paradigm by designing an efficient algorithm that directly addresses SQCQP. To be more specific, we introduce P-stationarity to establish first- and second-order optimality conditions of the original problem, leading to a system of nonlinear equations whose generalized Jacobian is proven to be nonsingular under mild assumptions. Most im...
上一条:这是第一条
下一条:
Fast Tensor Modeling and Randomized Computation