牛一帅
副研究员团队: 量子计算
办公室: A6-301
邮箱: niuyishuai@bimsa.cn
研究方向: 最优化, 高性能计算, 机器学习
个人主页: https://sites.google.com/view/niuys
个人简介
牛一帅,雁栖湖应用数学研究院(BIMSA)副教授,研究方向涵盖优化、科学计算、机器学习与计算机科学。在2023年10月加入BIMSA之前,他于2021年至2022年在香港理工大学担任研究员;2014年至2021年任职于上海交通大学,任副教授期间牵头组建“优化与交叉学科研究组”,并同时受聘于巴黎卓越工程师学院及数学科学学院。其早期学术经历包括:2013年至2014年在巴黎第六大学从事博士后研究;2010年至2012年分别在法国国家科学研究中心(CNRS)及斯坦福大学担任初级研究员。此外,他于2007年至2010年在法国鲁昂国立应用科学学院(INSA)任教,期间于2010年获数学-优化方向博士学位,并于2006年获得纯数学与应用数学双硕士学位及数学工程硕士学位。
他的研究覆盖应用数学的广泛领域,重点关注优化理论、机器学习、高性能计算及软件开发。其工作涉及多学科交叉应用,包括:机器学习、自然语言处理、自动驾驶、金融、图像处理、湍流燃烧、高分子科学、量子化学与计算以及等离子体物理。他在基础研究与实际应用方面均有建树:在基础研究方面,专注于大规模非凸非光滑问题的新算法设计;在实际应用方面,致力于利用高性能计算技术开发高效优化求解器与科学计算工具包。他已自主开发36余款软件,并在知名期刊与会议(如《SIAM优化杂志》《科学计算杂志》《燃烧与火焰》《应用数学与计算》)发表约40余篇论文。他曾作为负责人承担6项科研项目(包括国家自然科学基金重点项目),并参与5项国际联合研究项目。获得的荣誉包括:北京市海外高层次人才、北京市战略科学家核心团队成员、2017年上海市教学成果奖一等奖、2016年及2017年上海交通大学教学成果奖一等奖、以及17项国际大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)奖项(其中2017年获INFORMS学会最佳论文奖)等。
研究兴趣
- 高性能计算
- 深度学习
- 最优化理论和算法
- 湍流燃烧
- 激光诱导等离子体击穿光谱
- 图像处理
- 量子计算
- 自然语言处理
- 投资组合
- 自动驾驶
- Yau-Yau滤波
教育经历
- 2006 - 2010 法国应用科学院 数学最优化 博士 (Supervisor: Pham Dinh Tao)
- 2005 - 2006 法国应用科学院 理论和应用数学 硕士
- 2001 - 2006 法国应用科学院 工程数学 硕士
工作经历
- 2023 - 北京雁栖湖应用数学研究院 副教授
- 2021 - 2022 香港理工大学 研究员
- 2018 - 2018 加州大学尔湾分校 访问教授
- 2014 - 2021 上海交通大学 副教授
- 2013 - 2014 巴黎六大 博士后
- 2010 - 2012 法国国家科研中心 研究员
- 2007 - 2010 法国应用科学院 讲师
荣誉与奖项
- 2025 北京市创新类海外人才
- 2025 北京市高层次留学人才
- 2024 若琳论文奖
- 2024 北京市战略科学家核心团队成员
- 2017 MCM/ICM 2017 INFORMS 最佳论文特等奖
- 2017 2017年上海市教学成果奖(一等奖)
- 2016 2016年上海交通大学优秀教学奖(一等奖)
- 2015 上海交大巴黎高科卓越工程师学院优秀教师奖
出版物
- [1] ST Yau, YS Niu, An Improved Yau-Yau Algorithm for High Dimensional Nonlinear Filtering Problems, arXiv, 2509.16896 (2025)
- [2] Y.S. Niu, Y, You, M.F. Benammour, Y.J. Wang, A parallel difference-of-convex cutting plane algorithm for mixed-binary linear programs, Optimization, 1-38 (2025)
- [3] Y.S. Niu, H.A. Le Thi, D.T. Pham, BDCA with Exact Line Search for Symmetric Eigenvalue Complementarity Problems, Lecture Notes in Networks and Systems, 159-171 (2025)
- [4] Yi-Shuai Niu, Hoai An Le Thi, and Dinh Tao Pham, On difference-of-sos and difference-of-convex-sos decompositions for polynomials, SIAM Journal on Optimization, 34(2), 1852-1878 (2024)
- [5] H. Zhang, Y.S. Niu, A Boosted-DCA with Power-Sum-DC Decomposition for Linearly Constrained Polynomial Program, Journal of Optimization Theory and Applications, 201(2024), 720-759
- [6] Y Sun, Y Liu, YS Niu, Understand the Effectiveness of Shortcuts through the Lens of DCA, arXiv preprint arXiv:2412.09853 (2024)
- [7] Y.S. Niu, H. Zhang, Power-product matrix: nonsingularity, sparsity and determinant, Linear and Multilinear Algebra, 72(7), 1170-1187 (2024)
- [8] H Zhang, YS Niu, A Boosted-DCA with power-sum-DC decomposition for linearly constrained polynomial programs, Journal of Optimization Theory and Applications, 201(2), 720-759 (2024)
- [9] Y.S. Niu, Hybrid Accelerated DC Algorithms for the Asymmetric Eigenvalue Complementarity Problem, arXiv:2305.12076(2024)
- [10] You, Yu, and Yi-Shuai Niu, A variable metric and nesterov extrapolated proximal DCA with backtracking for a composite DC program, Journal of Industrial and Management Optimization, 19(10), 7716-7734 (2023)
- [11] YS Niu, Accelerated DC Algorithms for the Asymmetric Eigenvalue Complementarity Problem, arXiv preprint arXiv:2305.12076 (2023)
- [12] Yu You, and Yi-Shuai Niu, A refined inertial DC algorithm for DC programming, Optimization and Engineering, 24(1), 65-91 (2023)
- [13] Y.S. Niu, An Accelerated DC Programming Approach with Exact Line Search for The Symmetric Eigenvalue Complementarity Problem, arXiv preprint arXiv:2301.09098 (2023)
- [14] Y.S. Niu, Y. You, M.F. Benammour, Y.J. Wang, Parallel DCCUT Algorithms for Mixed-Binary Linear Programs, arXiv:2103.00717(2023)
- [15] Y.S. Niu, On the convergence analysis of DCA, arXiv preprint arXiv:2211.10942 (2022)
- [16] Y.S. Niu, R. Glowinski, Discrete Dynamical System Approaches for Boolean Polynomial Optimization, Journal of Scientific Computing, 92(2), 1-39 (2022)
- [17] Y.S. Niu, H.J. Ji, Optimisation Théorie et Algorithmes, Shanghai Jiao Tong University Press(2022)
- [18] Yi-Shuai Niu, Yu You, Wenxu Xu, Wentao Ding, Junpeng Hu, and Songquan Yao, A difference-of-convex programming approach with parallel branch-and-bound for sentence compression via a hybrid extractive model, Optimization Letters, 15, 1-26 (2021)
- [19] Yi-Shuai Niu, Wentao Ding, Junpeng Hu, Wenxu Xu, and Stephane Canu, Spatio-Temporal Neural Network for Fitting and Forecasting COVID-19, arXiv preprint arXiv:2103.11860 (2021)
- [20] YS Niu, Y You, A Difference-of-Convex Cutting Plane Algorithm for Mixed-Binary Linear Program, arXiv preprint arXiv:2103.00717 (2021)
- [21] Y.S. Niu, X.W. Hu, Y. You, F. Benammour, H. Zhang, Sentence compression via dc programming approach, Advances in Intelligent Systems and Computing, 991, 341-351 (2020)
- [22] Chen Sun, Ye Tian, Liang Gao, Yi-Shuai Niu, Tianlong Zhang, Hua Li, Yuqing Zhang, Zengqi Yue, Nicole Delepine-Gilon, and Jin Yu, Machine Learning Allows Calibration Models to Predict Trace Element Concentration in Soil with Generalized LIBS Spectra, Scientific Reports, 9(1), 11363 (2019)
- [23] YS Niu, J Júdice, HA Le Thi, DT Pham, Improved dc programming approaches for solving the quadratic eigenvalue complementarity problem, Applied Mathematics and Computation, 353, 95-113 (2019)
- [24] Y.S. Niu, Y. You, W.Z. Liu, Parallel DC Cutting Plane Algorithms for Mixed Binary Linear Program, Advances in Intelligent Systems and Computing, 991(2019), 330-340
- [25] Y.S. Niu, Y.J. Wang, H.A. Le Thi, D.T. Pham, High-order moment portfolio optimization via an accelerated difference-of-convex programming approach and sums-of-squares, arXiv preprint arXiv:1906.01509 (2019)
- [26] Y.S. Niu, J.J. Judice, H.A. Lethi, D.T. Pham, Improved DC Programming Approaches for Solving Quadratic Eigenvalue Complementarity Problem, Applied Mathematics and Computation, 353(2019), 95-113
- [27] D.T. Pham, H.A. Le Thi, V.N. Pham, Y.S. Niu, DC Programming Approaches for Discrete Portfolio Optimization Under Concave Transaction Costs, Optimization Letters, 10(2016), 2, 261-282
- [28] Y.S. Niu, J.J. Judice, H.A. Lethi, D.T. Pham, Solving the quadratic eigenvalue complementarity problem by DC programming, Advances in Intelligent Systems and Computing, 359, 203-214 (2015)
- [29] G Ribert, L Vervisch, P Domingo, YS Niu, Hybrid transported-tabulated strategy to downsize detailed chemistry for numerical simulation of premixed flames, Flow, turbulence and combustion, 92(1-2), 175-200 (2014)
- [30] Y.S. Niu, D.T. Pham, DC Programming Approaches for BMI and QMI Feasibility Problems, Advances in Intelligent Systems and Computing, 282(2014), 37-63
- [31] Y.S. Niu, D.T. Pham, H.A. Le Thi and J.J. Judice, Efficient DC programming approaches for the asymmetric eigenvalue complementarity problem, Optimization Methods and Software, 28(4), 812-829 (2013)
- [32] YS Niu, L Vervisch, DT Pham, An optimization-based approach to detailed chemistry tabulation: Automated progress variable definition, Combustion and Flame, 160(4), 776-785 (2013)
- [33] B.M. Ndiaye, H.A. Le Thi, D.T. Pham, Y.S. Niu, DC programming and DCA for large-scale two-dimensional packing problems, Lecture Notes in Computer Science, 7197, 321-330 (2012)
- [34] L Vervisch, YS Niu, G Lodier, P Domingo, Recent developments in turbulent combustion modeling: automated progress variables definition− Ignition combustion regimes after rapid compression, Proceedings of the Seventh International Symposium On Turbulence (2012)
- [35] D.T. Pham, Y.S. Niu, An efficient DC programming approach for portfolio decision with higher moments, Computational Optimization and Applications, 50(3), 525-554 (2011)
- [36] YS Niu, DT Pham, Efficient DC programming approaches for mixed-integer quadratic convex programs, Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Systems Management (IESM2011), 222-231 (2011)
- [37] YS Niu, Programmation DC & DCA en Optimisation Combinatoire et Optimisation Polynomiale via les Techniques de SDP, INSA de Rouen (2010)
- [38] Y.S. Niu, D.T. Pham, A DC programming approach for mixed-integer linear programs, Communications in Computer and Information Science, 14, 244-253 (2008)
招聘公告
招聘博士后,待遇优厚,年薪35-50万人民币,有科研启动经费,具体参阅 https://www.mathjobs.org/jobs/list/21900。有意向的申请人请邮件和我联系。
理想候选人要求:
- 教育背景:具备扎实的数学和计算机科学背景。
- 研究兴趣:对最优化理论和算法,机器学习 或 动力系统/非线性滤波 有浓厚兴趣,并希望在机器学习、金融、数据分析、生物信息数据处理、天气预报和数据同化、图像处理、量子计算、高性能计算等一个或多个应用领域深入研究。
- 语言技能:流利地使用英语进行口头和书面交流。
- 编程能力:熟练掌握Matlab或Python编程,熟悉高性能并行计算技术。
- 补充要求:博士后申请人应为近期获得或即将获得博士学位的年轻科研人员,博士学位获得时间不超过五年,年龄不超过35岁。
更新时间: 2026-01-29 12:00:07