报告题目：用线性采样恢复代数簇上的信号
报告时间：6月29日（周四）下午3：00-4：00
报告人：许志强 研究员
报告摘要：代数簇上的信号恢复是许多应用中的一个基本问题。许多众所周知的问题，如压缩感知、相位恢复和低秩矩阵恢复，都可以看作是代数簇上的信号恢复问题。一个基本问题是：需要多少次测量才能恢复（几乎）所有位于代数簇上的信号？在这次报告中，将重点讨论相位恢复和低秩矩阵恢复的问题。使用代数几何中的工具来研究这个问题，并从不同的背景给出一些结果来解决问题。最后，报告将介绍几种数值模型用于解决这些问题。
报告人简介：许志强，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，冯康首席研究员。研究领域包括逼近论、计算调和分析、数值分析，尤其对采样理论，压缩感知，框架理论以及相位恢复等领域感兴趣。一方面，他将纯粹数学中的研究方法引入到计算调和分析，系统发展了相位恢复的代数簇方法，从而在信号量化、压缩感知和相位复原等一些困难问题得到实质性进展；另一方面，将逼近论中样条函数和代数多面体理论相结，从而解决了多个猜想和公开问题。2020年获得国家杰出青年基金资助。现担任《IEEE Trans. Information Theory》, 《J. Comp Math.》,《Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications》等三个国际期刊编委。
参会方式：腾讯会议ID：682-920-210
联系人：刘蓓13602073626
理学院
2023年6月27日
