报告题目：Two stories in structured low rank matrix reconstruction

报告人：魏轲       研究员
                   (复旦大学大数据学院)

主持人：常慧宾(天津师范大学数学科学学院)

报告时间：2020年11月19日星期四，10:00-11:00

主 办 方：天津师范大学数学科学学院

参会方式： 腾讯会议 (ID：758 553 845)
                            【线下】天津师范大学博理楼B103会议室

摘要：In this talk we discuss spectrally sparse signal recovery and blind super-resolution of point sources. As can be seen, these two problems can be formulated as structured low rank matrix reconstruction problems. Thus, both convex and nonconvex methods can be developed based on the inherent low rank structure. Moreover, theoretical recovery guarantees can be established for the reconstruction methods, showing that the nearly optimal number of measurements are sufficient. Additionally, a new variant of the MUSIC method for line spectrum estimation arising from the framework for solving blind super-resolution may be of independent interest.

报告人简介：魏轲，复旦大学大数据学院青年研究员，2014年获得牛津大学博士学位，之后在香港科技大学（2014-2015）和加州大学戴维斯分校（2015-2017）从事博士后研究。其研究成果已发表在国际重要的应用数学和工程期刊上，包括SIAM系列、IEEE系列、ACHA、MP、JMLR、IP等。当前主要研究方向：高维信号与数据处理中的数学方法与理论以及非凸优化。