網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院學(xué)術(shù)講座（三十八～四十三）
題目一：Optimal RIP Bounds and Its Applications in Compressed Sensing
內(nèi)容簡介：In this talk, I shall introduce some optimal RIP bounds for sparse signal recovery. In particular, a conjecture was confirmed for optimal RIP bound. Furthermore, I shall investigate some generalizations for this RIP concept.
報(bào)告人：浙江大學(xué)李松教授
報(bào)告人簡介：特聘教授，博士生導(dǎo)師。目前擔(dān)任中國數(shù)學(xué)會(huì)理事、浙江省數(shù)學(xué)會(huì)副理事長等職務(wù)。研究方向包括；壓縮感知理論、低秩矩陣恢復(fù)理論、相位恢復(fù)理論以及盲卷積理論等。曾獲得教育部自然科學(xué)二等獎(jiǎng)（第一完成人），主持了包括國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目以及浙江省重大科技專項(xiàng)的基金項(xiàng)目。到目前為止在國際主流期刊發(fā)表了80余篇學(xué)術(shù)論文，其中包括國際應(yīng)用數(shù)學(xué)重要期刊《Applied and Computational Harmonic Analysis》以及國際信息理論頂級(jí)期刊《IEEE Transactions on Information Theory》等。曾在《亞洲逼近論會(huì)議》做特邀報(bào)告以及在《第七屆世界華人數(shù)學(xué)家大會(huì)》做45分鐘邀請(qǐng)報(bào)告等。曾擔(dān)任國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)與面上項(xiàng)目會(huì)評(píng)專家。
題目二：稀疏優(yōu)化等價(jià)模型的統(tǒng)一框架理論
內(nèi)容簡介：An exact phase-retrievable frame $\{f_{i}\}_{i}^{N}$ for an $n$-dimensional Hilbert space is a phase-retrievable frame that fails to be phase-retrievable if anyone element is removed from the frame. Such a frame could have different lengths. We shall prove that for the real Hilbert space case, exact phase-retrievable frame of length $N$ exists for every $2n-1\leq N\leq n(n+1)/2$. For arbitrary frames we introduce the concept of redundancy with respect to its phase-retrievability and the concept of frames with exact PR-redundancy.
報(bào)告人：廣州大學(xué)彭濟(jì)根教授
報(bào)告人簡介：1998年畢業(yè)于西安交通大學(xué)，獲計(jì)算數(shù)學(xué)專業(yè)理學(xué)博士學(xué)位。1992年7月至2017年在西安交通大學(xué)工作，2014年聘為二級(jí)教授。2017年入職廣州大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院。長期在非線性泛函分析、稀疏信息處理、小目標(biāo)運(yùn)動(dòng)檢測，深地探測的反常擴(kuò)散理論與方法等領(lǐng)域從事數(shù)學(xué)與交叉學(xué)科研究，聚焦于運(yùn)用和發(fā)展深刻的數(shù)學(xué)理論與方法，著力解決信息處理與深地探測中的核心基礎(chǔ)問題。迄今為止，在國內(nèi)外期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文184余篇，其中被SCI收錄144篇；主持包括國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目在內(nèi)的基金項(xiàng)目15項(xiàng)、歐盟Marie Curie Actions計(jì)劃與2020地平線計(jì)劃項(xiàng)目4項(xiàng)。研究成果被SCI論文引用近2000篇次，單篇最高引用118篇次。2006年入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃，2013年入選國家百千萬人才工程，并被授予“有突出貢獻(xiàn)中青年專家”稱號(hào)，2014年入選國務(wù)院政府特殊津貼專家。曾任2006-2012教育部數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)秘書長，2013-2018教育部數(shù)學(xué)專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)委員，第五、第六屆全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽組委會(huì)委員，第十二屆陜西省數(shù)學(xué)會(huì)理事長，西安交通大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院首任院長?，F(xiàn)任國務(wù)院學(xué)位委員會(huì)第七屆數(shù)學(xué)學(xué)科評(píng)議組成員、中國數(shù)學(xué)會(huì)常務(wù)理事兼學(xué)術(shù)交流工作委員會(huì)副主任、第七屆全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模組委會(huì)委員、第十三屆陜西省數(shù)學(xué)會(huì)理事長，廣東省本科高校數(shù)學(xué)類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)副主任，廣東省普通高校數(shù)學(xué)與交叉科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任。
題目三：The performance of quadratic models for phase retrieval
內(nèi)容簡介：Phase retrieval is an active topic recently. A popular model for phase retrieval is a quadratic model. A lot of numerical experiments show that the quadratic model has excellent performance. However, there are very few theoretical results about the performance of the model. Using tools from compressed sensing and probability theory, we study the performance of the model. We also compare the performance of the quadratic model with one of least square.
報(bào)告人：中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院許志強(qiáng)研究員
題目四：平穩(wěn)隨機(jī)場上的Shannon熵與信息重要性度量
內(nèi)容簡介：信息論之父Shannon利用數(shù)學(xué)理念創(chuàng)立了新的學(xué)科，改變了人類的通信方式，方便了人們的生活。其中Shannon采樣定理和Shannon熵是大家熟知的概念。Shannon采樣定理是調(diào)和分析的一個(gè)應(yīng)用，Shannon熵是借助離散型隨機(jī)變量定義的一種特殊隨機(jī)變量函數(shù)的期望。隨機(jī)場是靜態(tài)隨機(jī)變量的動(dòng)態(tài)推廣，應(yīng)用廣泛。新概念可以用于重新定義Shannon熵，并據(jù)此利用隨機(jī)場借助特殊隨機(jī)變量的均值函數(shù)研究信息重要性度量。
報(bào)告人：天津大學(xué)宋占杰教授
報(bào)告人簡介：博士導(dǎo)師，天津大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院和電視與圖像信息研究所教授，中國電子學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員，中國信息論協(xié)會(huì)常務(wù)理事，中國交叉科學(xué)學(xué)會(huì)常務(wù)理事.在《IEEE Trans. Information Theory》《IEEE Trans. Cybernetics》等二十余個(gè)國內(nèi)外核心學(xué)術(shù)雜志發(fā)表論文150余篇. 其中已發(fā)表論文60余篇被SCI檢索，獲得授權(quán)專利7項(xiàng)。
題目五：Positive-Definiteness of a Hadamard Product and Its Application in Array Signal Processing
內(nèi)容簡介：Can the element-wise product of two singular and positive-semidefinite matrices be positive definite? How can this be useful in array signal processing? This talk answers these questions.
報(bào)告人：西安交通大學(xué)楊在教授
報(bào)告人簡介：Zai Yang is a Professor of the School of Mathematics and Statistics, Xi’an Jiaotong University, China. He received the B.Sc. degree in mathematics and M.Sc. degree in applied mathematics from Sun Yat-sen (Zhongshan) University, China, in 2007 and 2009 respectively, and the Ph.D degree in electrical and electronic engineering from Nanyang Technological University (NTU), Singapore, in 2014. He is an IEEE Senior Member and serving on the editorial board of Signal Processing (Elsevier). His research interests include compressed sensing and optimization theory and their applications in signal and information processing, big data analytics, and machine learning. He was awarded the NSFC Excellent Youth Science Foundation Grant in 2019.
題目六：LOW-TUBAL-RANK TENSOR RECOVERY FROM ONE-BIT MEASUREMENT
內(nèi)容簡介：This talk focuses on the recovery of low-tubal-rank tensors from binary measurements under the frame of tensor Singular Value Decomposition. We show that the direction of a tubal-rank-r tensor X
n1*n2*n3 can be approximated from ((n1 + n2)n3r) random Gaussian measurements. In addition, incorporating nonadaptive dither in the measurements, it is proved that the magnitude of X can also be recovered. As we will see, under this nonadaptive measurement scheme, recovery errors decay at the rate of polynomial of the oversampling factor a := m=(n1 + n2)n3r, i.e., O(a^(-1/6)). In order to obtain faster decay rate, we introduce a recursive strategy which generates dithers according to previous estimates for each iteration. Under this quantization scheme, An iterative recovery algorithm is proposed which establishes recovery errors decaying at the rate of exponent of a. Numerical experiments are conducted to demonstrate our results.
報(bào)告人：西南大學(xué)王建軍教授
報(bào)告人簡介：博士生導(dǎo)師，CSIAM全國大數(shù)據(jù)與人工智能專家委員會(huì)委員，美國數(shù)學(xué)評(píng)論評(píng)論員，重慶數(shù)學(xué)會(huì)理事，重慶市學(xué)術(shù)技術(shù)帶頭人，重慶市自然科學(xué)獎(jiǎng)勵(lì)三等獎(jiǎng)，西南大學(xué)數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)博士一級(jí)學(xué)科學(xué)術(shù)骨干。2006年12月西安交通大學(xué)獲理學(xué)博士學(xué)位，為西安交通大學(xué)優(yōu)秀博士畢業(yè)生。2012年6月破格評(píng)聘為研究員，2012年8月至2013年8月受國家留學(xué)基金委資助在美國Texas A&M大學(xué)訪問，主要研究方向?yàn)椋簷C(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、壓縮傳感、函數(shù)逼近論等。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近復(fù)雜性和稀疏逼近等方面有一定的學(xué)術(shù)積累。主持國家自然科學(xué)基金4項(xiàng)，教育部科學(xué)技術(shù)重點(diǎn)項(xiàng)目1項(xiàng)，重慶市自然科學(xué)基金1項(xiàng)，主研5項(xiàng)國家自然、社會(huì)科學(xué)基金；參與國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展‘973’計(jì)劃一項(xiàng)， 多次出席國際、國內(nèi)重要學(xué)術(shù)會(huì)議，并應(yīng)邀做特邀報(bào)告15次。 已在 《Applied and Computational Harmonic Analysis》、 《Neural Networks》、 《Signal Processing》、 《IEEE Signal Processing letters》、 《中國科學(xué)》、 《數(shù)學(xué)學(xué)報(bào)》、 《計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)》、 《電子學(xué)報(bào)》、 《Neurocomputing》等專業(yè)期刊發(fā)表85篇學(xué)術(shù)論文，其中SCI、EI檢索63余篇。IEEE Trans. Signal Process.、image Process.等系列刊物、 Signal Processing、 Neural Networks、 Pattern Recognization、中國科學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)等知名期刊審稿人。2011-2018年指導(dǎo)大學(xué)生獲得統(tǒng)計(jì)建模大賽、數(shù)學(xué)建模、美國數(shù)學(xué)建模國家一等獎(jiǎng)6次，二等獎(jiǎng)5次，省部級(jí)十余次。指導(dǎo)西南大學(xué)學(xué)生科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)入選2017年度全國大學(xué)生小平科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，指導(dǎo)國家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃3次。
時(shí) 間：2019年11月22日（周五）下午2：30始
地 點(diǎn)：南海樓338室
熱烈歡迎廣大師生參加!
網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院
2019年11月21日