前言

Preface

数据科学是近年来发展起来的一个交叉性科学，它以数学、统计学、计算机科学为基础，与信息科学、生命科学、经济金融、社会管理等众多学科领域进行深度交叉。优化理论与方法在数据科学中扮演着非常重要的角色，大数据分析中的众多典型模型都可归于优化模型。当前，基于大数据的建模分析在医疗健康、精准营销、征信与风控、公共安全等方面都具有广阔的应用前景，和大数据分析密切相关的优化算法与理论研究受到各领域学者愈来愈多的关注。为此，《计算数学》副主编戴或虹研究员建议在《计算数学》期刊组织“大数据分析的优化理论与方法”专辑，以展示数据科学驱动优化理论与算法的有关研究成果，交流热点问题，促进相关交叉学科的发展。