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数学之美 #

• 数学之美：“从好不容易凑出一个方法到并不费劲构造一簇算法”

  数学之美，不是纯数学的专利。对最优化方法的研究，我们一贯追求的原则是简单与统一，简单，他人才会拿去使用，统一，自己才有美的享受。科学与工程计算中出现的凸优化问题，很多是带线性约束的。引入乘子以后，问题就归结为求 Lagrange 函数的鞍点。鞍点，犹如利益冲突两方的平衡点，迭代求解，好比谈判双方，需要相向而行，这是我们研究收缩算法的出发点。鞍点的等价数学表达形式是变分不等式。基于这种考虑，过去的十多年里，利用普通的大学数学和一般的优化原理，我们提出了一个收敛性证明特别简单的收缩算法框架，据此做出的一些工作，得到国际同行知名学者“Very Simple yet Powerful”和“Elegant”的赞誉。这个报告说明，除了算法框架的收敛性证明非常简单之外，根据框架构造算法也并不神秘。我们最近的工作表明，对线性约束的多块可分离凸优化问题， 只要了解 Gauss 消去法的基本程式，就可以非常容易地设计出一簇收缩方法。过去我们辛辛苦苦“凑”出来的每个方法，都是现在这一簇方法中的一个特例。我们的研究实践再一次证明，无需身怀绝技，只要不“洗手”，跟着感觉走，更好的结果往往就在前面不远处向我们招手。

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Project（项目） #

研究生期间项目 #

  1. 中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司，储能电池+超级电容复合储能系统在多场景应用条件下的关键技术研究（主要负责人），2022-2023；
  2. 中国科学院合肥物质科学研究院, 电力电子化能源设备数学建模研究（主要负责人）， 2021-2022;
  3. 广东省电力设计院, 海南核电大容量固态聚合物锂离子电池储能替代抽水蓄能电站调峰专题项目（参与），2020-2021;
  4. 广东省电力设计院, 湛江电力有限公司AGC储能辅助调频项目可行性研究报告（参与），2019-2020;
  5. 华中科技大学、中南大学、北京酷鲨科技有限公司、上海拜安传感技术有限公司，QT多智能体虚拟声呐阵列技术应用验证（协助），2021；

Academic Projects List（updated on Dec 10, 2023） #

**1. Project Lists**

Academic Projects List (PDF) #

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Last modified on 2023-01-11