报告学者：陈玉全

报告者单位：河海大学

报告时间：2024年7月6日（周六）16:05-16:40

报告地点：红果园三层多功能厅 

报告摘要：随着工程技术的发展，“优化”的思想已经渗入到各行各业，很多科学和工程问题可以转化为“最优化”问题，如实际系统的数学建模、最优控制以及神经网络训练等等。梯度下降法因结构简单、稳定性好且易于实现，在求解各类优化问题中扮演着重要的角色。分数阶微积分作为整数阶微积分的自然推广，在实际工程应用中尤其在分数阶系统建模方面发挥着重要的作用。近些年，学者们把分数阶微积分引入到梯度优化算法的设计当中，发现分数阶梯度下降法有着更加优越的性能，并取得了一些成功应用。本报告将从分数阶梯度方向、分数阶更新方向和分数阶随机扰动三个角度出发，对分数阶梯度下降法设计与分析的相关研究成果进行介绍，给出分数阶梯度下降法设计与分析的一般性理论框架。

简介：陈玉全博士，本科毕业于中国科学技术大学，获中科大本科生最高荣誉“郭沫若奖学金”，后于中国科学技术大学硕博连读，获工学博士学位，读博期间赴加州大学默塞德分校陈阳泉教授课题组进行为期两年的交流访问，博士毕业至今就职于河海大学自动化系。陈玉全博士长期从事分数阶系统理论和分数阶优化理论的研究，累计发表学术论文50余篇，谷歌学术引用次数1300余次，获江苏省双创博士计划资助，承担国家自然科学基金项目1项，获安徽省科学技术奖1项，江苏省自动化学会科学技术奖1项。