12月14日,，應(yīng)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院的邀請，湖南大學(xué)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(xué)術(shù)會議,。河南師范大學(xué)的相關(guān)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(xué)與信息科學(xué)學(xué)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(fù)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(shù),。白敏茹教授的報告內(nèi)容豐富翔實,，深入淺出，觀點新穎,，啟發(fā)性強,，為同學(xué)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(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院教授,，博士生導(dǎo)師，擔(dān)任湖南省運籌學(xué)會副理事長,、湖南省計算數(shù)學(xué)與應(yīng)用軟件學(xué)會副理事長,、中國運籌學(xué)會數(shù)學(xué)優(yōu)化學(xué)會理事，長期致力于最優(yōu)化理論,、方法及其應(yīng)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(yīng)用研究,，主持國家自然科學(xué)基金面上項目和湖南省自然科學(xué)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(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文近30余篇,，獲得2017年湖南省自然科學(xué)二等獎（排名第二）。
