座时间：2025年11月28日(周五) 14:30
地点： 综合楼644会议室
报告题目：具有稀疏噪声的相位恢复理论
报告人简介：
李松，浙江大学求是特聘教授，二级教授，长期从事数据科学中的数学基础理论与算法研究（包括；小波分析、压缩感知、低秩矩阵恢复、相位恢复等）, 是国内较早开展压缩感知与低秩矩阵恢复理论研究的学者之一，所获得的相关成果分别发表在ACHA、IP、ACOM、JAT、JFAA，TIT，TSP等国际应用数学、反问题、数学与信息及信号处理交叉等领域顶级期刊；曾获得教育部自然科学二等奖（排名一），受邀与合作者一起撰写了我国第一部大数据与数据科学专著系列之第4部“压缩感知的若干基本理论”专著（科学出版社，入选十四五时期国家重点出版物出版专项规划项目）；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专项等基金项目；曾担任中国数学会理事、浙江省科协委员、浙江省数学会副理事长等。
报告摘要：
由于相位恢复模型在x-射线晶体学中的重要应用（求解该模型直接算法的提出者曾获得诺贝尔化学奖（1985年），一直被认为是国际应用数学界的重要研究领域。然而，由于该模型是非线性的，其理论与算法分析非常有限，特别是具有稀疏噪声情形下的数学理论研究更是被称为具有挑战性的问题。报告内容将侧重于该问题展开，我们分别给出了基于稀疏噪声相位恢复模型最佳稀疏度的特征刻画（强度测量与振幅测量），这些结果不仅从理论上完全证实了来源于光学与数据科学领域中的一些实验观察(2015年)，而且也为该模型在光学、医学等领域的应用提供了一些理论支撑。
