张教授向同学们简要介绍了ADMM，即ADMM算法是机器学习中比较广泛使用的约束问题最优化方法，它是ALM算法的一种延伸，只不过将无约束优化的部分用块坐标下降法来分别优化。接着，张教授给展示了《Large-Scale Distributed Optimization by ADMM:Algorithms and Application》和他提出的算法，内容包括：分布式最优化在网络上的应用、DC-ADMM算法的两个步骤、解决问题的两个模型、仿真结果。
     随后，进入了学术问答环节，由研究生针对今天课题不懂的地方，以及相似学科方向上的问题对张教授提出疑问；问题有：算法的并行运算怎么实现、线性约束条件拓展到非线性约束如何解决、针对今天的算法需要借助哪些基础等等，张教授都耐心地给同学们解答。

 
   最后，活动在又一次的热烈掌声中圆满结束。接着学生和主讲老师合影留念，共同见证此次活动的完美落幕。