报告题目：Numerical methods for state-constrained optimal control problems of PDEs
报 告 人：宋永存 助理教授 南洋理工大学
报告时间：2025年12月12日14：00-15：00
报告地点：腾讯会议 ID：876-394-018
校内联系人：宋海明 songhaiming@jlu.edu.cn
报告摘要：
Optimal control problems governed by PDEs are challenging from both a theoretical and an algorithmic perspective. When additional constraints are imposed on the state variables, restrictive regularity assumptions are often required to ensure the existence of the associated Lagrange multipliers, which in turn necessitates the development of specialized numerical methods. In this talk, we review several benchmark approaches for state-constrained optimal control of PDEs, including regularization methods, augmented Lagrangian methods, and penalty methods. We also highlight theoretical comparisons and practical considerations across these methods, including convergence behavior, computational cost, and sensitivity to parameter tuning.
个人简介：宋永存现任南洋理工大学助理教授(Tenure-Track). 2024-2025曾担任香港城市大学数学系助理教授(Tenure-Track). 2021年至2024年期间，在德国埃尔朗根-纽伦堡大学担任洪堡研究员。他于2013年和2016年先后在吉林大学数学学院获得学士和硕士学位，随后于2021年在香港大学数学系取得博士学位。 研究主要集中于科学计算与机器学习领域，具体研究方向包括数值优化、算子分裂算法、科学机器学习以及最优控制问题。其研究成果已发表于多个高水平国际期刊，如SIAM Review、SIAM Journal on Numerical Analysis、Numerische Mathematik、SIAM Journal on Scientific Computing、Inverse Problems、Journal of Computational Physics等国际知名期刊。2021年获Humboldt Research Fellowship，2022年获EASIAM学生论文奖（一等奖），2023年获香港数学会最佳论文奖。
