4月29日，应数学与统计学院（密码学院)邀请，大湾区大学刘洋教授做客“牧野格致”讲堂，为学院师生做主题为“Solver-Aware High-Order Methods for Large-Scale Nonconvex Optimization”的学术讲座，本次讲座聚焦大规模非凸优化前沿领域，相关研究方向的青年教师和研究生参加，裴永刚主持。

报告中，刘洋教授从“求解器感知”的独特视角出发，系统阐述了大规模非凸优化问题的算法设计与求解器耦合新思路。他首先深入讲解了具备全曲率感知的二阶优化方法，通过在Krylov子空间迭代中动态检测与处理非正曲率，构建了兼具全局复杂度保证与超线性局部收敛性的线搜索方法。随后，刘洋教授进一步拓展至三阶及任意高阶（p阶）优化方法，详细介绍了自适应正则化张量方法（ARp）的核心理论与实践成果，包括高效正则化更新策略与新型预拒绝机制，并延伸了Doikov和Nesterov的张量方法局部收敛结论，建立了ARp方法在特定局部子问题minimizer选择下的最优p阶局部收敛速率，为大规模非凸优化高阶算法研究提供了全新理论框架与技术路径。

报告结束后，与会的师生们与刘洋教授就相关问题进行了积极的讨论与交流，现场气氛热烈。刘洋教授的到访讲学，助力了我校师生跟踪学科前沿、拓宽学术视野，对数学优化、智能计算等相关学科的教学科研工作起到了积极的推动作用。

专家简介：

刘洋，大湾区大学智能计算中心助理教授，独立PI。本科毕业于中山大学；硕士、博士均毕业于昆士兰大学；后赴牛津大学从事博士后研究，合作导师为Coralia Cartis教授。主要研究方向包括：大规模非凸优化的二阶与高阶算法理论、线性与非线性系统求解器设计、高性能计算及AI for Math等。相关成果发表于MPC、SIOPT和SIMAX等期刊，部分优化算法与求解器成果已被Stanford大学SOL软件库与PETSc等主流科学计算平台收录。

（数学与统计学院（密码学院） 林玉冰）