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1 南充站 -> 开会的地方
南充看起来并不发达， 是个很小的城市. 从车站到看起来是市中心的地方只需要步行 20 分钟.
2 会
五位老师讲 30min 报告， 四人做连续优化， 一人做人工智能. 学生报告 30 人， 分两组同时进行， 每人只有 15min, 分成两组在两个会议厅进行， 所以只能听到一半人的 talk. 我听的 15 个人里只有一人讲偏组合优化的东西， 其他人都是讲连续优化. 每场报告平均要听到 10 次 「Lipschitz」. 所以一天下来大概听到了 100 多次 Lipschitz continuity… 会议在安排上有点问题. 各组学生报告之间没有任何时间间隔， 而且大家并不能在 15 分钟之内轻松的讲完自己的工作. 所以尽管提前读了所有 abstract 然后选好了感兴趣的 talk, 从一个会场赶到另外一个之后会听不到开头. 大家花了太少的时间介绍背景和问题， 花太多的时间介绍技术， 因此如果没有非常仔细的听开头， 即使看过 abstract 我也完全无法听懂他在讲什么(也有我不懂连续优化的原因). 另外我可以很确定的说， 在数学系做优化的学生明显不如在计算机系做优化的学生会讲东西， 有人甚至给 15 分钟的 talk 做了 62 页 slides, 而且并不是\pause
之类的产生的动画而是写满定理和证明的 62 页. 最终他也没有翻完 62 页
slides… 我觉得问题可能在于，
连续优化方面的问题和技术相比组合更复杂更难有直观的解释， 我听的 15
个同学中并没有人能简洁的说自己做的东西的 intuition.
因此只有同方向的人才能听懂一些 talk. 不过五个教授中有三人讲的很好，
即使只有本科最优化导论的基础(没错就是我)也能大概听懂.
给我的感觉是， 连续方面的优化有更多的数学分析工具，
因此可以研究更复杂的问题， 大家都在做非凸、非连续的东西；
大家不太关心复杂度， 而更关注收敛率； 使用的都是数值算法而不是组合算法，
所以即使是 equivalent reformulation 数值结果上也可能会差距很大；
一个技术往往可以吃很久很久(也许吧…). 感觉 tcs
和连续数学规划最大的共同点是有些方向发的期刊一样…
一个有意思的(并且我觉得很反直觉)地方是，
貌似数学系做的连续数学规划比理论计算机这里做的组合优化在工业上有更广的应用.
上数学课的时候大家都会说工业里的东西往往都不是连续的，
离散的东西更难处理，
然而真正做离散问题的技术反而不如连续规划在工业上常用.
开会的时候有个例子.
香港理工大学的张在坤老师讲自己十二年前在中科院的博士论文中未发表的高维无导数优化方法.
是个很简单的算法， 有点类似 Seidel 的 LP algorithm, 选一个低维子空间，
在子空间里近似的算导数做优化， 然后转化到一个更低维度的子问题，
然后递归的在子问题上跑这个算法. framework 看起来和那些 multidimensional
search/ LP-type 的算法一模一样， 只不过选子空间有些技巧.
这样的算法难以想象在工业界有如此大的应用: 会上讲 Intel, Airbus, Scipy
1.14 和 国内 EDA 方面的一些公司都要用高效的高维无导数优化方法.
然而同样用这些框架的组合优化方法大概只在理论上有意义了，
为了更好看的复杂度用了很多对 implementation 非常不友好的技术.
另外一点是， 听到的所有学生的报告都会写代码做实验， 反而 tcs
这里不写(重要原因是因为很多东西写不出来…) 所以可能 tcs
更应该被丢到数学系而做数学规划的人应该去计算机系. (当然作为做 tcs
这边的人我很不希望这样)
另外这个论坛会在做 presentation 的 30 个研究生中选出 9 人发优秀报告奖.
可以明显看出哪些人是为了拿奖来的， 哪些人是为了旅游来的 :)
吃晚饭的时候跟同桌的学生聊天， 发现国内 MP 的 community 中的联系貌似比
tcs 这里要强的多. 这体现在几乎每个做 MP
的研究生都认识来参会的机会所有老师， 而且他们的老师也都是师兄弟关系； 在
TCS 这边至少除去东部几个强组之外我觉得不是这样.
来听这个会确实改变了我对 OR/MP 研究的认识，
我原本以为这边会做超级应用的数学， 像是计算经济 / 工业规划问题之类的，
结果发现大多数人还是在做理论的， 而且做的东西看起来都很深.
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南充天气很好， 不像成都几乎每天都是雾霾 / 阴天.
