数学与统计学院学术论坛(胡胜龙,教授,12月6日)

作者: 时间:2021-11-29 点击数:

报告题目:A linearly convergent algorithm for low rank orthogonal tensor approximation
报告时间:2021年12月6日9:00-10:00
报告地点:874-621-321 (腾讯会议)
报告人:胡胜龙 教授 杭州电子科技大学理学院
主持人:刘冬冬

报告摘要:Low rank orthogonal tensor approximation (LROTA) is an important problem in tensor computations and their applications. A classical and widely used algorithm is the alternating polar decomposition method (APD). In this talk, we show an improved version iAPD of the classical APD and that it converges R-linearly for a generic tensor without any assumption.

报告人介绍: 胡胜龙,男,杭州电子科技大学理学院教授。2008年和2010年分别于天津大学数学系获学士和硕士学位,2013年毕业于香港理工大学应用数学系,获得博士学位。2014年至2016年间,先后在新加坡国立大学数学系和芝加哥大学统计系从事博士后研究工作。2014年4月至2018年4月,在天津大学理学院数学系、数学学院工作,任副教授;期间多次在北京大学数学学院、韩国国家数学研究所、加州大学伯克利分校、香港理工大学、新南威尔士大学进行学术访问。目前的研究方向为张量优化计算的理论与算法及其应用。部分研究成果发表在《SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications》、《Communications in Mathematical Sciences》、《Journal of Symbolic Computation》、《Journal of Scientific Computing》、《Physical Review A》等期刊。5篇论文被列入ESI高被引用榜,Web of Science他引超过400次。2017年获得天津市数学会青年研究奖、《Science China-Mathematics》优秀论文奖,入选首届天津市青年人才托举工程。已主持完成国家自然科学基金青年项目和面上项目各一项,正主持国家自然科学基金面上项目一项。

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