题 目：交错多项式及其应用
内容简介：近期，A. W. Marcus, D. A. Spielman和 N. Srivastava 采用交错多项式方法解决了Kadison-Singer 问题，并因而解决了分析中的多个著名猜想。我们采用该方法对数据科学中几个问题取得进展，包括矩阵列子集选择问题，矩阵偏差问题等。我们将简要介绍该方法及其在数据科学中的应用。
报告人：许志强
报告人简介：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合，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。担任《IEEE Trans. Information Theory》, 《J. Comp Math.》, 《Numerical Mathematics: Theory, Methods and Applications》 等三个国际期刊编委。
时 间：2023年5月26日（周五）下午 16：00 始
地 点：南海楼224室
热烈欢迎广大师生参加!
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2023年5月24日
