2026年10月27日，数学与统计学院周培烽博士作题为“拟牛顿方法的收敛性分析与应用”的学术报告，报告由刘利斌副院长主持，学院全体学术型研究生及部分教师参加。

周培烽博士主要从事数值优化、随机优化与机器学习研究。报告中，他介绍了拟牛顿方法无需显式计算Hessian 矩阵、可充分利用目标函数局部曲率信息的特点，指出经典 DFP 算法存在的收敛性难题，以及随机梯度误差、非光滑正则项带来的新挑战；并重点介绍了投影修正机制与 DFP 拟牛顿方法相结合的研究工作，在确定性与随机优化场景下建立了收敛性结论，以数值实验验证了新方法的有效性与稳定性。最后，他结合自身经历分享了科研选题、团队协作与研究生阶段规划等方面的心得。

本次报告是学院常态化学术交流活动的一部分，为师生搭建了数值优化与机器学习交叉领域的交流平台。报告帮助研究生了解拟牛顿方法的前沿成果与研究难点，拓宽了学术视野；同时发挥了青年科研人才的学术带动作用，为研究生开展相关方向科研、撰写学位论文打下基础。

一审一校：卢若楷

二审二校：刘利斌

三审三校：黄在堂