概况：
李培丽，女，1992年出生，河南许昌人，博士（后），副教授，硕士生导师
研究领域：非光滑统计优化、双层优化、(半)参数回归、高维数据分析
邮箱: lipeili@henu.edu.cn
办公室：河南大学郑州校区九章学堂南楼C座301
教育背景：
2017.09-2020.06， 博士， 武汉大学， 计算数学， 导师：吕锡亮 教授
2014.09-2017.06， 硕士， 河南大学， 运筹学与控制论， 导师：肖运海 教授
2010.09-2014.06， 学士， 河南大学， 数学与应用数学
工作经历：
2026.02-至今， 河南大学，副教授
2023.07-2024.01，南方科技大学，访问学者
2022.07-2026.01，河南大学，讲师
2020.07-2022.06，华东师范大学，博士后
学术论文：
[1]Peili Li, Ruoying Hu, Yanyun Ding, Yunhai Xiao*. A Primal Dual Active Set with Continuation Algorithm for L0-Penalized High-dimensional Accelerated Failure Time Model. Statistica Sinica, 2026, in press.
[2]Peili Li, Zhuomei Li, Yunhai Xiao*, Chao Ying, Zhou Yu. Graph-based Square-Root Estimation for Sparse Linear Regression. Journal of Computational and Graphical Statistics, 2025: 1-30.
[3]Peili Li, Congying Qin, Yunhai Xiao*. A Majorized and Generalized Alternating Direction Method of Multipliers for Convex Composite Programming. Asia-Pacific Journal of Operational Research, 2025: 2550040.
[4]Peili Li, Yunhai Xiao*, Meixia Yang, Hanbing Zhu. Semismooth Newton augmented Lagrangian algorithm for adaptive lasso penalized least squares in semiparametric regression. Annals of Mathematical Sciences and Applications, 2025, 10(2):279-305.
[5]Han Wang, Peili Li, Yunhai Xiao*. On the linear convergence rate of generalized ADMM for convex composite programming. Journal of Applied & Numerical Optimization, 2024, 6(1): 115-134.
[6]Yunhai Xiao, Jian Shen, Yanyun Ding, Mengjiao Shi, Peili Li*. A fast and effective algorithm for sparse linear regression with Lp-norm data fidelity and elastic net regularization. Journal of Nonlinear and Variational Analysis, 2024, 8(3): 433-449.
[7]Hongwu Li, Haibin Zhang, Yunhai Xiao*, Peili Li. Convergence analysis of generalized ADMM with majorization for linearly constrained composite convex optimization. Optimization Letters, 2024, 18(5): 1173-1200.
[8]Yanyun Ding, Peili Li, Yunhai Xiao*, Haibin Zhang. Efficient dual ADMMs for sparse compressive sensing MRI reconstruction. Mathematical Methods of Operations Research, 2023, 97(2): 207-231.
[9]Yanyun Ding, Haibin Zhang, Peili Li, Yunhai Xiao*. An efficient semismooth Newton method for adaptive sparse signal reconstruction problems. Optimization Methods & Software, 2023,38(2):262-288.
[10]Peili Li, Min Liu, Zhou Yu*. A global two-stage algorithm for non-convex penalized high-dimensional linear regression problems. Computational Statistics, 2023, 38:871-898.
[11]Peili Li, Yuling Jiao, Xiliang Lu*, Lican Kang. A data-driven line search rule for support recovery in high-dimensional data analysis. Computational Statistics & Data Analysis, 2022, 174:107524.
[12]Peili Li, Xiliang Lu*, Yunhai Xiao. Smoothing Newton method for L0-L2 regularized linear inverse problem. Inverse Problems and Imaging, 2022, 16(1):153-177.
[13]Yunhai Xiao*, Peili Li, Sha Lu. Sparse estimation of high-dimensional inverse covariance matrices with explicit eigenvalue constraints. Journal of the Operations Research Society of China, 2021, 9(3):543-568.
[14]Can Wu, Yunhai Xiao*, Peili Li. Semi-proximal augmented lagrangian method for sparse estimation of high-dimensional inverse covariance matrices. Journal of Applied and Numerical Optimization, 2020, 2(2):155-169.
[15]Peili Li, Yunhai Xiao*. An efficient algorithm for sparse inverse covariance matrix estimation based on dual formulation. Computational Statistics & Data Analysis, 2018, 128:292-307.
科研项目：
1.线性回归模型鲁棒估计的统计性质分析与优化算法设计(12471307)，国家自然科学基金(面上项目)，2025/01-2028/12，44万元，在研，参与
2.基于L0正则化的加速失效时间模型的二阶算法及理论研究(25A110002)，河南省高等学校重点科研项目计划，2025/01-2026/12，3万元，在研，主持
3.基于图的高维线性回归问题的统计理论与牛顿型算法(12301420)，国家自然科学基金(青年项目)，
2024/01-2026/12，30万元，在研，主持。
4.反问题的随机正则化方法(11871385)，国家自然科学基金(面上项目)，2019/01-2022/12，52万，结题，参与
5.非结构数据的统计学习：数学基础及算法(2015CB856003)，国家重点基础研究发展计划(973计划)，
2015/01-2019/12，1980万元，结题，参与
主讲课程：
《高等数学》
社会兼职：
中国数学会会员
中国工业与应用数学学会会员
中国运筹学会会员
河南省运筹学会青年理事
学术交流：
1.2024年11月在“河南省运筹学会2024年学术年会”做20分钟学术报告（河南省洛阳市）。
2.2024年10月在“中国运筹学会第十七届年会”做20分钟专题报告（贵州省贵阳市）。
3.2023年10月在“中国工业与应用数学学会第21届年会”做15分钟学术报告（云南省昆明市）。
4.2023年5月在“中国运筹学会数学规划分会第十四届全国数学优化学术会议暨第七次会员代表大会”做20分钟专题报告（四川省成都市）。
研究生培养：
每年招收0-2名硕士研究生，要求掌握MATLAB/R语言/Python(至少一种)编程语言。
