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南京大学博士生导师杨俊锋教授

日期:2019-07-10编辑作者:科技产品

5月27日,应数学与信息科学学院邀请,南京大学博士生导师杨俊锋教授、上海理工大学管理学院博士生导师屈绍建教授来我校讲学。学院相关专业的青年教师、研究生30余人聆听了报告。

澳门新葡8455手机版 ,5月26日至27日,应数学与信息科学学院邀请,上海交通大学博士生导师范金燕教授、上海大学博士生导师林贵华教授来我校讲学。数学学院相关专业的青年教师、研究生30余人聆听了报告。

杨俊锋以“A TV-SCAD approach for image deblurring with impulsive noise”为题,指出脉冲噪声情况下的图像清晰问题,只有当脉冲噪声水平相对较低时, L1-范数惩罚数据拟合 的总变异 正则化效果较好。对于高电平脉冲噪声, TVL1 工作较差。其原因是所有的数据, 无论是损坏的和无噪音的, 在数据拟合上同样受到惩罚, 导致在平衡正则化和数据拟合方面难以克服。杨俊锋提出将电视正则化与非凸平滑裁剪绝对偏差 罚用于数据拟合 。认为只有当观察到的数据没有严重损坏时, 才应执行数据拟合, 而对于那些数据可能严重损坏的情况, 则应强制执行更少甚至无效的惩罚。

范金燕以“Tensor Eigenvalue Complementarity Problems”为题,提出了如何求解张量特征值互补问题。她指出,这是基于标准和互补的张量特征值基本性质上的讨论,过程是先构造了张量特征值的互补问题作为约束多项式优化问题,然后再找解决这个问题的方法,可用Lasserre的半定松弛的层次结构方法来证明。这个半定松弛问题,算法是具有一般张量的有限收敛性的。数值实验的数据表明了提出的方法是有效的。

屈绍建以“Robust optimization and applications”为题介绍了鲁棒优化的起源、概念、研究现状及发展,指出自20世纪70年代鲁棒优化已成为优化理论中一个重要的研究领域。详细介绍了建立鲁棒优化模型的关键,然后如何求解。这是最差情形下模型的最优解。他认为,由于最差情形往往不易发生,所以鲁棒优化模型的解偏于保守。最后,讲解了鲁棒优化模型的广泛应用以及团队研究的主要内容。

林贵华以“关于随机变分不等式的若干进展”为题,介绍了确定型的变分不等式,并举了两个应用:双人非合作博弈和供应链网络均衡,以及确定型变分不等式的研究历史与现状包括理论研究、数值算法和应用研究。引出随机变分不等式问题,指出随机变分不等式有三类模型,期望值SVIP、几乎真SVIP和两阶段SVIP,详细的介绍了前两种模型的研究进展以及正在进行的工作,对于第三类模型两阶段SVIP,说明了其应用背景以及主要困难。

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