报告人：李松（浙江大学）

时间：2021年6月22日（周二）上午9:30-11:30，下午1:30-4:00

地点：勤园21号楼304学术报告厅

摘要：讲座内容主要围绕数据科学领域中的几类数学基础理论方法和问题，其中包括：稀疏表示、低秩矩阵恢复、相位恢复、one-bit压缩感知以及盲去卷积等领域中核心理论与算法。讲座内容将从基本的内容开始，侧重于傅立叶分析方法，所需基础知识包括：实分析、矩阵论、随机矩阵、优化理论中的基本知识

报告人简介：李松，浙江大学二级教授，求是特聘教授。主要从事应用调和分析及相关领域的研究工作，其中包括：压缩感知、低秩矩阵恢复、小波分析理论与应用、相位恢复、盲去卷积等。到目前为止在国际数学、应用数学、数学与信息交叉以及数学与信号处理交叉等领域著名期刊发表了90余篇学术论文；主持了包括国家自然科学基金重点项目、面上项目以及浙江省重大科技项目等7项基金项目，作为第一完成人曾获得教育部自然科学二等奖（2013）。目前指导毕业了13位博士研究生，20余位硕士研究生，其中，博士毕业生中1人获得国家自然科学优秀青年基金资助（2020）、1人入职浙江大学百人计划特聘研究员系列（2018）；硕士毕业生中1人入选教育部青年长江学者奖励计划（2020）。此外，作为合作导师指导的博士后获得国家自然科学优秀青年基金资助（2014）。