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副研究员 牛一帅

牛一帅

副研究员
单位: 北京雁栖湖应用数学研究院
研究方向: 最优化, 高性能计算, 机器学习
办公室: A6-301
邮箱: niuyishuai@bimsa.cn
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副教授，组建了“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。他曾作为负责人主持6项科研项目（包括国家自然科学基金重点项目），并作为核心成员参与了5项国际联合研究项目。获得的主要荣誉和奖项包括：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
  • 丘氏仿射法向下降算法

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] Yi-Shuai Niu, Artan Sheshmani, Shing-Tung Yau, Yau's Affine Normal Descent: Algorithmic Framework and Convergence Analysis, arXiv:2603.28448 (2026)
  • [2] Yi-Shuai Niu, Artan Sheshmani, Shing-Tung Yau, Affine Normal Directions via Log-Determinant Geometry: Scalable Computation under Sparse Polynomial Structure, arXiv:2604.01163 (2026)
  • [3] Ya-Juan Wang, Yi-Shuai Niu, Artan Sheshmani, Shing-Tung Yau, Yau's Affine-Normal Descent for Large-Scale Higher-Moment Portfolio Optimization, arXiv:2604.25378 (2026)
  • [4] Yi-Shuai Niu, Yajuan Wang, Scalable Mean-Variance Portfolio Optimization via Subspace Embeddings and GPU-Friendly Nesterov-Accelerated Projected Gradient, arXiv:2604.02917 (2026)
  • [5] Shing-Tung Yau, Yi-Shuai Niu, An Improved Yau-Yau Algorithm for High Dimensional Nonlinear Filtering Problems, Pure and Applied Mathematics Quarterly, 21(6), 2369-2423 (2026)
  • [6] Yi-Shuai Niu, Shing-Tung Yau, Polylab: A MATLAB Toolbox for Multivariate Polynomial Modeling, arXiv:2604.06575 (2026)
  • [7] Yi-Shuai Niu, Continuous-Time Dynamics of the Difference-of-Convex Algorithm, arXiv:2604.06926 (2026)
  • [8] 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)
  • [9] Youran Sun, Yihua Liu, Yi-Shuai Niu, Understand the Effectiveness of Shortcuts through the Lens of DCA, Data Analytics and Topology, 1(2), 109-116 (2025)
  • [10] Yi-Shuai Niu, Yu You, Benammour M. Faouzi, Yajuan Wang, A parallel difference-of-convex cutting plane algorithm for mixed-binary linear programs, Optimization, 1-38 (2025)
  • [11] 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)
  • [12] Y.S. Niu, H. Zhang, Power-product matrix: nonsingularity, sparsity and determinant, Linear and Multilinear Algebra, 72(7), 1170-1187 (2024)
  • [13] 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
  • [14] Y.S. Niu, Hybrid Accelerated DC Algorithms for the Asymmetric Eigenvalue Complementarity Problem, arXiv:2305.12076(2024)
  • [15] Yu You 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)
  • [16] YS Niu, Accelerated DC Algorithms for the Asymmetric Eigenvalue Complementarity Problem, arXiv preprint arXiv:2305.12076 (2023)
  • [17] Yu You, and Yi-Shuai Niu, A refined inertial DC algorithm for DC programming, Optimization and Engineering, 24(1), 65-91 (2023)
  • [18] Y.S. Niu, An Accelerated DC Programming Approach with Exact Line Search for The Symmetric Eigenvalue Complementarity Problem, arXiv preprint arXiv:2301.09098 (2023)
  • [19] Y.S. Niu, On the convergence analysis of DCA, arXiv preprint arXiv:2211.10942 (2022)
  • [20] Y.S. Niu, R. Glowinski, Discrete Dynamical System Approaches for Boolean Polynomial Optimization, Journal of Scientific Computing, 92(2), 1-39 (2022)
  • [21] Y.S. Niu, H.J. Ji, Optimisation Théorie et Algorithmes, Shanghai Jiao Tong University Press(2022)
  • [22] 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)
  • [23] 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)
  • [24] YS Niu, Y You, A Difference-of-Convex Cutting Plane Algorithm for Mixed-Binary Linear Program, arXiv preprint arXiv:2103.00717 (2021)
  • [25] 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)
  • [26] 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)
  • [27] 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)
  • [28] 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
  • [29] 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)
  • [30] 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
  • [31] 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)
  • [32] 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)
  • [33] 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
  • [34] 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)
  • [35] 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)
  • [36] 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)
  • [37] 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)
  • [38] 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)
  • [39] 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)
  • [40] YS Niu, Programmation DC & DCA en Optimisation Combinatoire et Optimisation Polynomiale via les Techniques de SDP, INSA de Rouen (2010)
  • [41] 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)

学术服务

  • 2025 - -- | Operations Research Forum | 副主编

其他

招聘公告

招聘最优化方向的助理教授和博士后，待遇优厚，有科研启动经费，具体参阅

 https://www.mathjobs.org/jobs/list/21900 (博士后申请者) 和 https://www.mathjobs.org/jobs/list/27475 (助理教授申请者)。有意向者请邮件和我联系。

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、动力系统/非线性滤波、微分几何/代数几何 等相关方向有浓厚兴趣，并希望在机器学习、金融、数据分析、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：
    • 对于助理教授岗位，优先考虑在优化 +（微分或代数）几何 + 高性能计算，或优化 + 人工智能等方向具有交叉背景的候选人。
    • 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，对于中国申请者，博士学位获得时间不超过五年，年龄不超过35岁。
更新时间: 2026-06-24 16:00:06