常小凱，男，1984年10月生，甘肅通渭人，2022年獲得甘肅省杰出青年基金，2024年入選甘肅省隴原青年英才。2019年12月博士畢業于西安電子科技大學應用數學專業。現為蘭州理工大學理學院數學系副教授，碩士研究生導師。
郵箱：xkchang@lut.edu.cn 辦公室地址：蘭州理工大學（西校區）文理樓544
主要從事交替方向乘子法(ADMM)，原始-對偶混合梯度法（PDHG）和算子分裂（Operator Splitting）算法及其應用的研究。突破經典分裂算法使用Polyak 和Nesterov 等開創的外推技術，利用序列凸組合提出了原始對偶分裂算法的新范式：“凸組合+大步長”，取得了系列卓越成果。在《SIAM Journal on Optimization》、《Journal of Scientific Computing》、 《Journal of Optimization Theory and Applications》、 《Numerical Algorithms》《Calcolo》、 《Journal of Computational and Applied Mathematics》、 《Optimization》、 《Optimization Methods and Software》、 《計算數學》等國際頂級和知名學術期刊上發表高水平學術論文20余篇，所設計的算法在圖像處理上的應用獲得 2017 年陜西省第三屆研究生創新成果一等獎。
（1）2024年，入選省級人才計劃：甘肅省隴原青年英才；
（2）2023年，蘭州理工大學教學質量卓越獎（二層次）；
（1）國家自然科學基金項目（33萬，編號12161053），基于序列凸組合技術的新型原始-對偶混合梯度算法及其應用研究，時間2022年1月——2025年12月；
（2）甘肅省杰出青年基金項目（40萬，編號22JR5RA223），極小極大問題的黃金比率算法及應用，時間2022年10月——2025年9月；
（3）甘肅省教育廳科研項目（2.5萬，編號2020A022），多分塊交替方向乘子法及其大數據應用研究, 時間2020年1月——2021年12月。
（4）蘭州理工大學博士科研啟動經費（10萬）；
[1] X. Chang(常小凱), J. Yang, and H. Zhang. Golden ratio primal-dual algorithm with linesearch. SIAM Journal on Optimization，Vol. 32, No. 3, pp. 1584—1613, 2022.
[2] X. Chang(常小凱) , J. Yang. GRPDA Revisited: Relaxed Condition and Connection to Chambolle-Pock’s Primal-Dual Algorithm, Journal of Scientific Computing, (2022) 93:70.
[3] X. Chang(常小凱) , J. Yang. A golden ratio primal-dual algorithm for structured convex optimization. Journal of Scientific Computing, (2021) 87:47.
[4] X. Chang(常小凱), L. Xu, and J. Cao. A splitting preconditioned primal-dual algorithm with interpolation and extrapolation for bilinear saddle point problem. Numerical Algorithms, 2024.
[5] X. Chang(常小凱) , J. Bai. A projected extrapolated gradient method with larger step size for monotone variational inequalities. Journal of Optimization Theory and Applications, 190, 602—627 (2021).
[6] X. Chang(常小凱) , J. Bai, D. Song, S. Liu. Linearized symmetric multi-block ADMM with indefinite proximal regularization and optimal proximal parameter. Calcolo, 2020.
[7] X. Chang(常小凱), S. Liu, P. Zhao, X. Li. Convergent prediction-correction-based ADMM for multi-block separable convex programming. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2018.
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