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Low-Rank Matrix Reconstruction: Algorithms and Theory
澳门新葡8455最新网站:2016年12月19日 10:21 点击数:

报告人:蔡剑锋

报告地点:澳门新葡8455最新网站108室

报告澳门新葡8455最新网站:2016年12月22日星期四10:00-11:00

邀请人:

报告摘要:

Many problems of interest require acquisition of very high dimensional data which can be prohibitively expensive if no simple structures of the data are known. In contrast, data with an inherent low dimensional structure can be acquired more efficiently by exploring the simplicity of the underlying structure. A natural representation of data is matrix, and a particularly interesting notion of matrix simplicity is low rank. Under this model, a data matrix can be acquired by a few linear measurements of it, and the reconstruction of the low-rank data matrix is needed. In this talk, we will discuss convex and non-convex algorithms for low-rank matrix reconstruction, and the theory on the reconstruction guarantee.

主讲人概况:

蔡剑锋是香港科技大学数学系副教授。他于2000年本科毕业于复旦大学数学系,并于2007年在香港中文大学获数学博士学位。在2015年加入港科大之前,蔡剑锋先后在新加坡国立大学(Natioanl University of Singapore),美国加州大学洛杉矶分校(UCLA),以及美国爱荷华大学(University of Iowa)工作。蔡剑锋的研究兴趣为计算与应用调和分析,及其在成像科学与数据科学中的应用,已经发表科研论文40余篇,其中有些发表在国际知名期刊,例如J. Amer. Math. Soc.,Appl. Comput. Harmon. Anal.等。

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