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長沙理工大學學術活動預告

報告承辦單位: 數學與統計學院

報告題目:  Nonconvex Optimization Methods for Robust Tensor Completion from Grossly Sparse Observations

報告內容: In this talk, we consider the robust tensor completion problem for recovering a low-rank tensor image from limited samples and sparsely corrupted observations, especially by impulse noise. We propose and develop a nonconvex model, which minimizes a weighted combination of tubal nuclear norm, the $\ell_1$-norm data fidelity term, and a concave smooth correction term.

報告人姓名:  白敏茹

報告人所在單位: 湖南大學

報告人職稱/職務及學術頭銜:  教授、博士導師

報告時間:  2020年9月23日（星期三）：20:30-21:30

報告方式:  線上騰訊會議，會議號ID：890-847-928

報告人簡介:  白敏茹，湖南大學數學學院教授，博士生導師，擔任湖南省運籌學會副理事長、湖南省計算數學與應用軟件學會副理事長、中國運籌學會數學優化學會理事，長期致力于最優化理論、方法及其應用研究，近年來主要從事張量優化、低秩稀疏優化及其在圖像處理中的應用研究，主持國家自然科學基金面上項目2項和湖南省自然科學基金等項目，取得了系列創新性研究成果，在SIAM Journal on Imaging Sciences、Inverse Problems, Journal of Optimization Theory and Applications, Computational Optimization and Applications, Journal of Global Optimization, Applied Mathematics Letters等高水平學術期刊上發表論文近20余篇，獲得2017年湖南省自然科學二等獎（排名第二）