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戴彧虹:坚持热爱之事 不“东张西望”

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    [LV.8]以壇為家I

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    發表於 2022-7-24 17:48:16 |只看該作者 |倒序瀏覽

    担任数学老师的父亲培养了他从小对数学的兴趣,戴彧虹大三选修的9门数学课成绩全优,放弃保研并以第一名成绩考入中国科学院计算中心,研究生时便与导师共同提出戴—袁方法,成为国际四大非线性共轭梯度法之一……

    如今,戴彧虹是中国科学院数学与系统科学研究院(以下简称中科院数学院)研究员。今年,戴彧虹因在最优化计算方法与理论等领域的突出成就获选中国工业与应用数学学会会士,这是中国工业与应用数学领域的终身荣誉。同时,他还将作为首位华人在国际数学优化学会最大规模会议——第24届国际数学规划大会做大会报告,并将在2022年国际数学家大会做45分钟邀请报告。

    戴彧虹没有错过与数学的相遇,欣然“牵手”了数学。于是,一位数学家的浪漫旅程便开启了。

    做足够的准备等待时机到来

    在戴彧虹看来,父亲是他的数学启蒙老师。

    “我父亲讲课非常清晰,通常会讲一些故事去吸引我们的兴趣,让我们感到数学很轻松。”戴彧虹说,这个阶段良好的数学教育培养了他浓厚的数学兴趣,而且父亲当年的多位学生如今已成为优秀的数学工作者。

    很自然地,戴彧虹在大学、研究生阶段选择数学作为专业。那时候,他十分仰慕中科院院士、中国计算数学的奠基人和开拓者冯康等数学家,放弃了本科保研的机会,以第一名考入了冯康创建的中国科学院计算中心。自此,戴彧虹在数学院开启了新的数学人生。

    上世纪80年代末,冯康的学生、中科院院士、数学院研究员袁亚湘从剑桥大学博士毕业回国,被聘为中科院计算中心研究员。戴彧虹是袁亚湘的第一位博士研究生,他开展的首项研究是关于优化领域的经典方法共轭梯度法;通过揭示收敛机理,他们解决了第一个非线性共轭梯度法的收敛性问题。戴彧虹至今还记得,袁老师是当时中科院最年轻的研究员,亦师亦友,“那是最开心、最幸福的时候,每次讨论袁老师都能启发我一些新想法;我有新进展时,袁老师也很开心。”

    热情加上日复一日的钻研,两人的灵感犹如泉涌。戴彧虹与导师合作,提出了“戴—袁方法”。“戴—袁方法”在常用的Wolfe搜索策略下可以具有优美的收敛性质和计算效果,这一成果被数学家们纷纷引用,也更有助于解决石油勘探、天气预报中的优化应用问题。“戴—袁方法”被国际同行认为是非线性共轭梯度法四个主要方法之一。

    其他三个都是非常经典的方法,其提出者都为国际顶尖数学家,如Hestenes曾为美国数学会副会长、UCLA数学系主任、国际数学家大会45分报告人;Stiefel为瑞士ETH应用数学所的创始人、国际数学家大会1小时报告人;Fletcher为英国皇家学会会员、国际优化界最高奖Dantzig奖获得者)。

    提出这个方法时,戴彧虹还是一名研究生,“这更加增强了我的信心,于是就选择数学优化方向一直坚持了下来。”戴彧虹说。

    戴彧虹坦承,机遇光顾了他,他幸运地遇到袁老师、遇见经典领域的新方向。而同样重要的是,戴彧虹在机会来临前的准备和努力,否则机会来时也未必抓得住。

    没有被难题吓倒

    “戴—袁方法”对戴彧虹的意义就像是一把数学宝库的钥匙,“我感觉好像打开了一座宝库的大门,尽管有一些好的宝藏已经被前辈科学家们发现,但其实还有许多很好的宝藏等待挖掘。”

    博士毕业后,戴彧虹受到国际数学优化领域的奠基性人物Michael Powell、Roger Fletcher等邀请前往英国剑桥大学、邓迪大学等国际顶尖名校数学系访问交流,他的学术研究上了“快车道”。

    他在连续优化、整数规划与应用优化方面做出了系统和创造性的工作,包括独立解决了国际著名的BFGS拟牛顿法的收敛性公开问题;在给出梯度法深刻收敛理论同时,提出了Dai-Fletcher方法;对来自生成对抗网络与最优传输问题等的约束极小极大问题,给出了最优性理论,并提出基础性算法。

    遇到一个好问题很难,但要解决这个问题更不容易,戴彧虹是如何做的?

    “很多数学家认为答案是这样,我认为是否定的”、“二维的情况收敛,其它维度不一定”......戴彧虹温和从容的回答中,时常吐露这些语句。

    “首先没有被这些难题所吓到。”戴彧虹讲述了他在解决BFGS拟牛顿法的收敛性公开问题时的经历。

    拟牛顿法被誉为是科学计算领域上个世纪以前29项主要成就之一,而BFGS拟牛顿法由四位著名数学家Broyden、Fletcher、Goldfarb和Shanno的姓氏首字母命名,是求解非线性优化问题公认最有效的一种拟牛顿法,许多数学家认为其对非凸函数具有收敛性。其中,Michael Powell于2000年富于技巧性地证明了当线搜索取第一个极小点时, BFGS方法对二维非凸函数的收敛性。

    当时还是初出茅庐的戴彧虹思考,可能有不一样的情况。后来他摸索着推算公式,但算着算着他觉得可能不会有太好的结果,于是就先放下,第二天看到前一天的演算纸,他有点“不甘心”,决定再试一试,慢慢地,一组“优美简洁”的方程式浮出纸面。最终他给出了一个四维38次多项式的完美反例,表明采取各种线搜索的BFGS方法对非凸函数都不一定收敛。

    “这一研究费了我接近17年的功夫,还好没有放弃。”戴彧虹笑着说。

    不过,他有着至今尚未解决的难题,但从未放弃。他表示,科研之路不乏困难,灵光闪现的“高光时刻”既需要勇气,需要发散性思维,更需要勤奋。

    推动数学“落地”

    事实上,优化方法可应用在5G基站选址、火箭回收轨迹控制、热油运输等许多重要问题上。近年来,面对国家的重大需求,戴彧虹一直思考着数学的应用问题。

    2018年,他和学生自主研发了国内第一个现代意义上整数规划求解器CMIP,方法和成果在通信、航天、能源等领域成功应用。解决应用问题不同于纯理论研究,戴彧虹常告诉学生,“如果你想走的快,那就一个人走;如果你想走得远,那就大家一起走。”

    戴彧虹如今担任着中国运筹学会理事长,努力推动着数学研究人员和企业针对重要优化问题开展合作,努力改善运筹生态环境,以解决国家重大需求。

    然而,对于当前发展现状,戴彧虹心有困惑:“数学虽贵为‘皇后’,但现在还是一种‘冷皇后’的感觉。”他解释说,很多应用工作者都只是把数学当做一种工具使用,而不注重与数学方面的专家学者合作与深入研究。数学的基础重要性已得到广泛共识,如何结合应用领域形成关键技术还需大力推动。

    也因此,戴彧虹在培养学生时,首先会让他们深入了解并重视优化的重要性。在学习中研究、在研究中学习,培养他们的信心,脚踏实地地做好数学研究本身。

    数学之外,戴彧虹打桥牌、运动,但付出最多精力的便是“回馈家乡”。他出生于湖南省四县交界的一个偏僻山村,属于全国扶贫对象,但却出了许多人才,这得益于家乡对教育的重视。

    “我的老父亲现在都80多了,一回家他就动员我们做一些公益慈善的事情。”戴彧虹深受感染。2008年,他牵头发起成立“山里人”教育振兴基金,他捐出自己的各类获奖奖金,同时发动各界知名人士捐款,目前筹款300余万元,用于家乡中小学的奖学助学奖教。

    “我自己受益于家乡悠久的办学历史传统,我也希望通过自己的一些力量,代代相传,让正在读书的孩子们专心学习、不那么浮躁。”戴彧虹每年都会回去,通过讲座报告、座谈交流等方式传播科学知识和科学精神。


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