块稀疏信号恢复和低秩矩阵恢复问题中的迭代加权最小二乘算法的理论研究
数学专题报告
报告题目(Title)：块稀疏信号恢复和低秩矩阵恢复问题中的迭代加权最小二乘算法的理论研究
报告人(Speaker)：蔡云 副教授
地点(Place)：腾讯会议 437-123-487
时间(Time)：2022年07月21日 周四 10:00-11:00
邀请人(Inviter)：蔡永强
报告摘要
块稀疏信号恢复和低秩矩阵恢复问题是压缩感知的两个重要的推广研究方向，迭代加权最小二乘算法最早在逼近论中被用来求解一致逼近问题，后来被研究者们应用于求解压缩感知问题，是一个快速有效的算法. 本讲座将简要介绍块稀疏信号恢复问题和低秩矩阵恢复问题的一些背景和基础知识，并介绍迭代加权最小二乘算法求解带噪声的块稀疏信号和低秩矩阵的理论结果，包括算法的收敛性、收敛速度以及误差估计.
主讲人简介
蔡云，女，南京中医药大学人工智能与信息技术学院，副教授。2015年毕业于浙江大学应用数学专业，获理学博士学位。主要研究方向为压缩感知与低秩矩阵恢复。近5年，主持国家自然科学基金青年基金项目1项，国家自然科学基金数学天元基金项目1项，江苏省高校自然科学基金项目1项。参与国家自然科学基金重点项目、面上项目及青年基金项目各1项。以第一作者发表SCI论文6篇。
