张超

博士、教授

基本信息

办公电话:010-51685466 电子邮件: chzhang2@bjtu.edu.cn
通讯地址:北京交通大学理学院数学系 邮编:100044

教育背景

1997.9-2001.7,青岛大学师范学院数学系数学教育专业,获得学士学位。

2001.9-2004.3北京交通大学数学系运筹学与控制论专业,获得硕士学位。

同年获得日本政府文部省奖学金赴日本弘前大学理工学研究科,

2004.10-2005.3作为研究学生,2005.4-2008.3作为博士研究生,在安全系统工学专业获得博士学位。

工作经历

2008.5-2011.11 

北京交通大学理学院数学系担任讲师

2011.12-2018.11

北京交通大学理学院数学系担任副教授,从事教学和科研工作

2018.12-至今

北京交通大学理学院/数学与统计学院担任教授,从事教学和科研工作

研究方向

  • 最优化理论、方法及应用
  • 运筹统计分析
  • 最优化理论、算法及其应用
  • 运筹学与控制论

招生专业

  • 运筹学与控制论硕士
  • 统计学硕士
  • 运筹学与控制论博士
  • 数学博士
  • 数学硕士

科研项目

主持的科研项目:

       1. 国家自然科学基金“面上”:非凸非光滑两阶段随机规划及在灾害管理中的应用,2022.1-2025.12,81.6万元

       2. 北京自然基金“面上”:黎曼流形上的非光滑算法及在机器学习中的应用,2020.1-2022.12

       3. 国家自然科学基金“面上”:高维约束最小二乘问题的快速稳健算法设计及应用,2016.1-2019.12, 59.2万元

       4. 基本科研业务费:图像恢复与分类的优化模型和算法研究,2013.1 -2015.12, 46万元

       5. 基本科研业务费:非负矩阵分解快速算法研究及在文本聚类中的应用,2011.3-2013.3, 5万元

       6. 国家自然科学基金“青年基金”:一类非凸非光滑约束优化的光滑化算法及应用,2011.1-2013.12,17万元

       7. 留学回国人员基金:随机因素干扰下的交通均衡模型与算法研究,2010.6-2012.6, 3.6万

       8. 校科技基金: 半光滑牛顿法在绝对值方程组中的应用,2008.6-2010.6, 1.5万元。


参加的项目 

  1. 科技部“973”:先验统计模型的建立与非线性优化理论(二),2012-01-01--2014-12-31,214.0万元
  2. 基本科研业务费:随机过程,2012-01-01--2014-12-31,50.0万元
  3. 基本科研业务费:量子通信中的若干前沿数学问题研究,2011-07-01--2013-06-30,60.0万元
  4. 科技部“973”:先验统计模型的建立与非线性优化理论,2010-05-05--2011-12-31,131.0万元
  5. 国家自然科学基金“面上”:不确定信息互补模型分析和算法研究,2009-01-01--2011-12-31,24.0万元


教学工作

几何与代数(本科生,国际班,英文授课)

最优化理论与方法(硕士生)

论文/期刊


[1] X. Chen, C. Zhang, and M. Fukushima, Robust solution of monotone stochastic linear complementarity problems, Math. Program. 117 (2009), 51-80.  

[2] C. Zhang and X. Chen, Smoothing projected gradient method and its application to stochastic linear complementarity problems, SIAM J. Optim. 20 (2009), 627-649. 

[3] C. Zhang and X. Chen, Stochastic nonlinear complementarity problem and applications to traffic equilibrium under uncertainty, J. Optim. Theory Appl. 137 (2008), 277-295.

[4] C. Zhang, X. Chen, and A. Sumalee, Wardrop’s user equilibrium assignment under stochastic environment, Transport. Res. B- Meth. 45 (2011), 534-552.  

[5] X. Chen, M. K. Ng, and C. Zhang Non-Lipschitz lp-regularization and box constrained model for image restoration, IEEE Trans. Image Process. 21 (2012), 4709-4721.

[6] L. P. Jing, C. Zhang, and M. K. Ng, SNMFCA: Supervised NMF-based image classification and annotation, IEEE Trans. Image Process. 21 (2012), 4508-4521.

[7] C. Zhang, L. P. Jing, and N. Xiu, A new active set method for nonnegative matrix factorization, SIAM J. Sci. Comput. 36 (2014), A2633-A2653.

[8] C. Zhang and X. Chen, A smoothing active set method for linearly constrained non-Lipschitz nonconvex optimization, SIAM J. Optim. 30 (2020), 1-30. 

[9] R. Wang, N. Xiu, and C. Zhang, Greedy projected gradient-Newton method for large scale sparse logistic regression, IEEE Trans. Neural Learn Syst. 31 (2020), 527-538.

[10] M. Li and C. Zhang, Two-stage stochastic variational inequality arising from stochastic programming, J. Optim. Theory Appl. 186 (2020), 1-20.        

[11] R. Wang, C. Zhang, L. Wang, and Y. Shao, A stochastic Nesterovs smoothing accelerated method for general nonsmooth constrained stochastic composite convex optimization, J. Sci. Comput. (2022) 93:52.

[12] M. Li, C. Zhang, M. Ding, and R. Lv, A two-stage stochastic variational inequality model for storage and dynamic distribution of medical supplies in epidemic management, Appl. Math. Model. 102 (2022), 35-61.

[13] X. Zhang, X. Xiu, and C. Zhang, Structured joint sparse orthogonal nonnegative matrix factorization for fault detection, IEEE Trans. Instrum. Meas., 72 (2023), Art. no. 2506015.

[14] C. Zhang, X. Chen, and S. Ma, A Riemannian smoothing steepest descent method for non-Lipschitz optimization on embedded submanifolds of Rn, Mathematics of Operations Research, online, 2023,  https://doi.org/10.1287/moor.2022.0286

 



专著/译著

专利

软件著作权

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Matlab程序:求解非负矩阵分解的新积极集共轭梯度法

(Matlab code :A new active set conjugate gradient method for solving nonnegative matrix factorization)

获奖与荣誉

社会兼职