报告人简介：李颖洲，复旦大学数学科学学院青年研究员。2012年于复旦大学取得学士学位，2017年于美国斯坦福大学取得计算数学博士学位，2017年至2020年在美国杜克大学数学系担任科研助理教授。设计核方法快速计算，分析CNN万有逼近，提出求解高频波方程的深度神经网络结构与学习算法；设计椭圆方程的算法，实现上万核集群高效并行；开发量子算法，在量子计算机上求解激发态问题。已在国际顶尖计算数学、应用学科杂志(ACHA, JCTC, SIOPT, SISC, SIMAX等等)发表论文40余篇。主持国家自然科学基金委面上项目、上海市基础研究特区交叉项目等。入选国家高层次海外青年人才计划、上海市高层次海外人才计划。 本次报告，李教授介绍了在组态交互框架中提出的一种名为xCDFCI的高效激发态方法。xCDFCI将CDFCI中的无约束非凸优化问题扩展到多列情况，用于低激发态计算。通过坐标下降法求解了优化问题。在每次迭代中，基于近似梯度选择一个行列式，并更新与所选行列式相关的所有状态的系数。应用确定性压缩来限制内存使用。在cc-pVDZ基组下测试了应用于H2O和N2分子的xCDFCI。对于这两个系统，计算了同一对称扇区中的五个低激发态以及基态。xCDFCI还以10-2mHa的精度在cc-pVDZ基础上生成了碳二聚体的精确结合曲线，其中以同一对称扇区中的基态和四个激发态为基准。 通过李教授的讲座，使本院师生对具有实际背景的无约束非凸优化问题有了全新的认识，并对迭代算法的合理有效设计进行了深刻的思索。讲座结束后，部分师生与李教授进行了深入交流和讨论。