讲座题目：Iterative hard thresholding and its variations

讲座时间：2019年4月17日 9:00-11:00

讲座地点：勤园21号楼-304

主讲人：沈益 浙江理工大学数学科学系

主讲人简介：沈益，男，博士，教授，浙江省中青年学科带头人。2009年毕业于浙江大学数学系，获理学博士学位。 自2011年5月任职于浙江理工大学数学科学系。 2012年获得加拿大Pacific Institute for the Mathematical Sciences资助，于2012-2014期间分别在加拿大Alberta大学和加拿大Calgary大学从事博士后研究工作。从事小波分析及应用、压缩感知等相关领域的研究。主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金联合基金项目、浙江省杰出青年基金项目等七项省部级项目。在《Applied and Computational Harmonic Analysis》、《IEEE Transaction on Information Theory》和《IEEE Transactions on Signal Processing》等期刊发表SCI论文20篇，SCI他引200余次。

内容摘要：Since digital data are usually sparse in the wavelet frame domain, some nonconvex minimization models have been proposed and sparse approximations have been widely used in image restorations and signal processing. This talk presents the convergence analysis of iterative hard thresholding algorithms in image restorations, signal processing and classifications. The basic idea of the convergence analysis is to view these algorithm as a kind of projected subgradient method under sparsity constrains. Our work solves two open problems in the related areas.