题目： 基于对抗稀疏噪声的相位恢复理论研究

内容简介：具有稀疏噪声线性数学模型的求解问题是压缩感知领域中的重要内容。关于此问题的求解，该领域的开拓者：E.Candes与T.Tao提出了一个关于稀疏噪声最佳稀疏度刻画的公开问题。之后，该问题由国际著名应用数学家C.Dwork（美国三院院士）、F.Sherry与K. Talwar利用统计学方法给予圆满回答。基于类似思想，我们针对于相位恢复中的相关问题展开讨论，显然这是更加困难的。通过创造性建立一些随机变量的概率密度函数，我们给出该模型最佳稀疏度的特征刻画。我们的工作本质上依赖于这些新的概率密度函数，这些发现对于概率统计领域也具有独立意义。

报告人：李松

报告人简介：浙江大学求是特聘教授，二级教授，博士生指导教师，长期从事数据科学中的数学基础理论与算法研究（包括；小波分析、压缩感知、低秩矩阵恢复、相位恢复等）, 是国内较早开展压缩感知与低秩矩阵恢复理论研究的学者之一，与合作者一起取得了一批原创性、系统性的研究成果（其中包括：解决了E.Candes（美国科学院院士，压缩感知奠基人之一，ICM 1小时报告人）、A.Goldsmith (美国工程院院士、美国艺术与科学院院士、英国皇家工程院院士）以及蔡天文（国际数理统计学会主席，国际统计学最高奖“考普斯总统奖”得主）等提出的多个公开问题与猜想），成果受到国内外同行的广泛认可。曾获得教育部自然科学二等奖（排名一），广东省自然科学二等奖（排名三），受邀与合作者一起撰写了我国第一部大数据与数据科学专著系列之第4部“压缩感知的若干基本理论”（科学出版社，入选十四五时期国家重点出版物出版专项规划项目）；主持了包括：国家自然科学基金重点项目、面上项目以及浙江省重大科技专项等；培养的博士后、博士与硕士研究生中4人分别入选（获得）国家高层次优秀青年人才支持计划（项目）。曾担任中国数学会理事、浙江省科协委员、浙江省数学会副理事长等。

时  间：2025年4月23日（周三）下午15:00开始

地  点：腾讯会议 516-650-157

热烈欢迎广大师生参加!

信息科学技术学院

2025年4月21日