6月5日，應(yīng)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院的邀請，浙江理工大學(xué)沈益教授線上為我院師生作題為“Descending Iterative Hard Thresholding: A Robust Approach to Sparse Recovery under Heavy-Tailed Noise ”的學(xué)術(shù)報告。數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院師生共十余人參加此次報告。

本次報告，沈老師首先介紹了壓縮感知的基本理論與算法，在眾多相關(guān)算法中，自適應(yīng)迭代硬閾值（AIHT1）算法以其簡潔高效的特性受到研究者關(guān)注。然而，該算法在重尾噪聲干擾和觀測數(shù)量有限的現(xiàn)實(shí)場景中存在明顯局限性。隨后，針對這一挑戰(zhàn)，提出新型下降式迭代硬閾值算法（DIHT）。該方法在AIHT1算法框架基礎(chǔ)上，創(chuàng)新性地引入回溯線性搜索機(jī)制，其動機(jī)在于提升壓縮感知在重尾噪聲環(huán)境下的穩(wěn)定性并加速收斂速率。最后，沈老師通過理論分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。

報告結(jié)束后，沈老師對師生提出的相關(guān)問題進(jìn)行了積極的回答，開拓了在場學(xué)生的科研視野，受益匪淺。

專家簡介：

沈益，浙江理工大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)系教授，博導(dǎo)，浙江省應(yīng)用數(shù)學(xué)研究會副理事長；畢業(yè)于浙江大學(xué)數(shù)學(xué)系，獲數(shù)學(xué)博士學(xué)位（導(dǎo)師：李松教授）；從事應(yīng)用調(diào)和分析、信息論、逼近論等相關(guān)領(lǐng)域的研究；曾主持國家級青年人才項(xiàng)目，浙江省領(lǐng)軍人才項(xiàng)目，國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目，青年項(xiàng)目等；成果發(fā)表于Appl Comput Harmon A、IEEE T Inform Theory、IEEE T Signal Proces、J Approx Theory、J Fourier Anal Appl、Comput Aided Geom D、J Complexity等期刊，曾獲“浙江省優(yōu)秀數(shù)學(xué)教師”稱號。

（數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院 耿欣欣  李海鋒）