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学术报告:Solving systems of quadratic equations: Algorithms and global geometry
编辑:发布时间:2018年10月30日

报告人:魏轲青年研究员

        复旦大学大数据学院

报告题目:Solving systems of quadratic equations: Algorithms and global geometry

报告时间:2018年11月15日下午16:00

报告地点:海韵行政楼B313

报告摘要:A Riemannian gradient descent algorithm and a truncated variant will be presented for solving systems of quadratic equations. The algorithms are developed by exploiting the inherent low rank structure of the problem based on the embedded manifold of rank-1 positive semidefinite matrices. Theoretical recovery guarantee has been established for the truncated variant, showing that the algorithm is able to achieve successful recovery when the number of equations is proportional to the number of unknowns. In addition, we will present a loss function without spurious local minima when the sampling complexity is optimal..

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。主要研究方向为信号与数据处理问题中的理论分析以及快速算法的设计、数值优化和数值线性代数,其研究成果已发表在SISC、SIMAX、SIOPT、MPA、ACHA和IEEE TSP等期刊上。

联系人:黄文副教授

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