主讲人简介：

王国强，博士，上海工程技术大学数理与统计学院教授、硕士生导师。主要从事最优化理论、算法及其应用研究，在JOTA、JOGO和OMS等国际优化领域期刊发表SCI收录科研论文30余篇，出版学术专著1部。现主持国家自然科学基金面上项目。曾主持完成国家自然科学青年基金、中国博士后特别资助和面上项目（二等资助）、上海市自然科学基金和教育部留学回国人员科研启动基金等项目。现为中国运筹学会数学规划分会青年理事、上海市运筹学会常务理事、美国《数学评论》评论员等。获上海市优秀研究生成果（学位论文）暨上海市优秀博士学位论文。

内容摘要：

In this talk, we present an improved convergence analysis of full Nesterov–Todd step feasibleinterior-point method for semidefinite optimization, and extend it to the infeasible case. This improvement due to a sharper quadratic convergenceresult, which generalizes a known result in linear optimization and leads to aslightly wider neighborhood for the iterates in the feasible algorithm and forthe feasibility steps in the infeasible algorithm. For both versions of the full Nesterov–Todd step interior-point methods, we derive the same order of the iteration bounds as the ones obtained in linear optimization case.

讲座主持：秦玉明 教授

讲座语言：英语