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英国伯明翰大学赵云彬博士应邀为我院做学术报告

2019年04月12日 17:19作者:韩逢庆来源: 浏览次数:

2019412日(星期五)上午,英国伯明翰大学副教授赵云彬博士应邀来我院做学术报告,信息系主任韩逢庆教授主持报告会,学院相关教师与学生积极参加了报告会。

 

 

赵博士在报告中指出,现有的硬阈值方法可能会导致残差的急剧增加和数值振荡,这一遗传缺陷使得算法不稳定,并且对于解决实际的压缩感知问题通常是很低效的,对于如何开发一种有效的阈值技术成为该领域的一个基本问题。为了使大家更加了解这一领域,赵博士在报告中介绍了最优k-阈值的概念,并讨论了一种超越现有框架的阈值分割技术,引出了高效阈值算法的自然设计原则。结果表明,在改进的RIP边界条件下,所提出的最优阈值算法的理论性能得到了保证。数值实验表明,该算法较传统的硬阈值算法有明显的超越,在稀疏信号恢复方面也优于经典的l1-极小化方法。赵博士的报告十分精彩,参会师生们积极地向赵博士提出了相关学术的问题,均得到赵博士耐心地解答,此外,赵博士研究领域的核心算法也是最近黑洞照片的算法。

此次报告在学习内容、思维方式等方面开阔了师生学习世界的视野,大家一致认为在此次报告会中收获了丰富的科学知识。

 

 

人物简介

赵云彬博士,英国伯明翰大学副教授。曾获得中国科学院院长奖,担任5种国际期刊的编委,在国际运筹学大会ISORA-2013特邀大会报告,领导(参与)了包括英国EPSRC基金、国家自然科学基金在内的7个项目,在SIAMIEEE等系列期刊上发表的代表性论文20余篇。目前在英国EPSRC基金资助下研究稀疏信号和图形学的压缩与重构数学理论与有效的计算方法。他首次统一了著名的加权重构算法并证明了一大类算法的有效性(该结果首次回答了一些著名的加权重构算法的理论有效性问题,当时这一问题还是公开问题)。他提出了被称为RSP稀疏信号的重构数学理论(稀疏信号能被线性优化方法精确重构当且仅当感应距阵满足RSP性质)。这是该领域中一个最新的完整重构理论。

 

   

   

   


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