A new MM algorithm for root--finding problems

：田国梁（南方科技大学）
：2024-11-01 16:30
：海韵园实验楼107

报告人：田国梁（南方科技大学）

时  间：2024年11月1日16:30

地  点：海韵园实验楼107

内容摘要:

The minorization-maximization (MM) algorithm is an optimization technique to iteratively calculate the maximizer of a concave target function rather than a root-finding tool. In this paper, we in the first time develop the MM algorithm as a new method for seeking the root x* of the univariate nonlinear equation g(x)=0. The key idea is to transfer the root--finding issue to iteratively calculating the maximizer of a concave target function by designing a new MM algorithm. According to the ascent property of the MM algorithm, we know that the proposed algorithm converges to the root x* and does not depend on any initial values, in contrast to Newton's method. Some mathematical and statistical examples are provided to demonstrate the proposed algorithm.

个人简介：

田国梁，南方科技大学教授、博士生导师、统计与数据科学系副主任。曾在美国马里兰大学从事医学统计研究六年, 在香港大学统计与精算学系任副教授八年, 2016年6月加入南方科技大学。目前的研究方向为EM/MM/US算法在统计中的应用、(0, 1) 区间上连续比例数据以及多元连续比例数据的统计分析、多元零膨胀计次数据分析, 在国外发表150余篇SCI论文、出版3本英文专著、在科学出版社出版英文教材2本。他是四个国际统计期刊的副主编。主持国家自然科学基金面上项目2项、主持深圳市稳定支持面上项目1项、参加国家自然科学基金重点项目1项。

 

联系人：王海斌