Randomized coordinate descent method for inconsistent tensor linear systems with t-product

发布者:吴敏发布时间:2024-04-16浏览次数:10

江苏省应用数学(中国矿业大学)中心系列学术报告

报告题目Randomized coordinate descent method for inconsistent tensor linear systems with t-product

报告人:殷俊锋 教授(同济大学 数学科学学院)

报告时间:2024418日(周四)下午3:00-4:00

在线QQ:955230990

报告摘要A randomized coordinate descent method is proposed for solving inconsistent tensor linear systems with t-product. Theoretical analysis proves that the new method converges to the least-squares solution of the system in expectation at a linear convergence rate, which is faster than the tensor randomized extended Kaczmarz method. Its Fourier version is also analyzed, and the convergence property is provided. Numerical experiments verify the efficiency of the tensor randomized coordinate descent methods, which outperform the existing iterative methods in solving inconsistent tensor linear systems.

报告人简介:殷俊锋,同济大学数学科学学院教授,博导,创新创业学院副院长。主要研究方向数值代数与科学计算,计算金融,大数据和人工智能。主持及参与国家自然科学基金、上海市及教育部等科研项目10余项,发表高水平SCI学术论文30余篇,2009年入选上海市“浦江人才”,2010年荣获中国数学会计算数学分会应用数值代数奖,2019年获中国数学会计算数学分会青年创新奖(提名),现为中国工业与应用数学学会副秘书长,中国工业与应用数学学会大数据与人工智能专业委员会委员,中国高等教育学会教育数学委员会常务理事。