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新加坡国立大学储德林教授讲学预告

题目:An SVD-based Approach for Orthogonal Low Rank Approximation of Tensors
时间:2019年6月20日(四)16:00-17:00
地点:立志楼A422
主办:数学与计算科学学院
报告人简介:
       储德林,新加坡国立大学教授。1982年考入清华大学,获学士、硕士、博士学位。先后在香港大学,清华大学,德国TU Chemnitz(开姆尼斯工业大学)、University of Bielefeld(比勒费尔德大学)等高校工作过。主要研究领域是科学计算、数值代数及其应用,在SIAM系列杂志,Numerische Mathematik,Mathematics of Computation,IEEE, Trans.,Automatica等国际知名学术期刊发表论文一百余篇。任Automatica期刊的副主编,Journal of Computational and Applied Mathematics的顾问编委,Journal of The Franklin Institute期刊的客座编委。

报告摘要:
       In this talk we consider orthogonal low rank approximation problem of tensors. We develop an SVD-based  lgorithm.  Our SVD-based algorithm updates two vectors simultaneously and maintains the required orthogonality. conditions by means of the polar decomposition. The convergence behavior of our algorithm is analyzed for both  bjective function and iterates themselves.

 

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