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Convergence Study on the Logarithmic-Quadratic Proximal Regularization of Strictly Contractive Peaceman-Rachford Convergence Study on the Logarithmic-Quadratic Proximal Regularization of Strictly Contractive Peaceman-Rachford 发布时间：2018-05-29 09:03 浏览：次 来源：

 

系列报告 Convergence Study on the Logarithmic-Quadratic Proximal Regularization of Strictly Contractive Peaceman-Rachford

主讲人：郭科 博士

主办单位：数学与财经学院

讲座时间：报告一：2018年5月30日（星期三）10:40～11:40

报告二：2018年5月31日（星期四）14:40～15:40

讲座地点：知津楼C303

主讲人简介：

郭科，男，1989年5月生，博士，讲师。2011年6月毕业于西华师范大学数学与信息学院获学士学位，2011年9月保送西华师范大学数学与信息学院攻读应用数学专业硕士研究生，师从四川省学术和技术带头人李军教授，研究方向为优化理论及应用。2014年9月至2017年6月在南京师范大学数学科学学院计算数学专业读博士，师从国家杰出青年基金获得者韩德仁教授，研究方向为非凸优化。

报告一摘要：

Recently, a strictly contractive Peaceman-Rachford splitting method with logarithmic-quadratic proximal regularization (SPRSM-LQP) was proposed for solving two-block separable convex minimization model. In practical applications, however, the smaller step-size should be strongly avoided. On the contrary, we actually have the desire of seeking larger step sizes whenever possible in order to accelerate the numerical performance.

报告二摘要：

We consider the convergence of the Douglas-Rachford splitting method (DRSM) for minimizing the sum of a strongly convex function and a weakly convex function; a setting having various applications especially in some sparsity-driven scenarios with the purpose of avoiding biased estimates which usually occur when convex penalties are used.