12月14日,，應數(shù)學與信息科學學院的邀請，湖南大學白敏茹教授教授在線上會議為我院師生作了題為“Nonconvex Optimization Methods for Robust Tensor Completion from Grossly Sparse Observations”的學術會議,。河南師范大學的相關專業(yè)教師,、研究生,、本科生等共三十余人參加了線上會議。會議由數(shù)學與信息科學學院崔魯賓老師主持,。

白敏茹教授介紹了可用于從有限的樣本和稀疏損壞的觀測值（尤其是脈沖噪聲）中恢復低秩張量圖像的魯棒張量完成問題,，并提出了一個可以最小化管核范數(shù)非凸模型與可提高GS-DCA的收斂性的GS-DCA加速技術。白敏茹教授的報告內容豐富翔實,，深入淺出,，觀點新穎，啟發(fā)性強,，為同學們今后的科研工作和未來發(fā)展提供了深刻的借鑒意義,。

專家簡介：

白敏茹，湖南大學數(shù)學學院教授,，博士生導師,，擔任湖南省運籌學會副理事長、湖南省計算數(shù)學與應用軟件學會副理事長,、中國運籌學會數(shù)學優(yōu)化學會理事,，長期致力于最優(yōu)化理論、方法及其應用研究,，近年來主要從事張量優(yōu)化,、低秩稀疏優(yōu)化及其在圖像處理中的應用研究，主持國家自然科學基金面上項目和湖南省自然科學基金等項目,，取得了系列研究成果，在SIAM Journal on Imaging Sciences,、Inverse Problems, Journal of Optimization Theory and Applications, Computational Optimization and Applications, Journal of Global Optimization等學術期刊上發(fā)表論文近30余篇,，獲得2017年湖南省自然科學二等獎（排名第二）。