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：具有非局部相似性正则化的张量填充问题
报告人：黎稳 教授（华南师范大学数学科学学院）
报告时间：2024年11月22日（周五）下午15：30-16：30
报告地点：数学学院A321
报告人简介：黎稳，现任华南师范大学二级教授、华南师范大学数学与应用数学国家一流本科专业建设点负责人、广东省数据科学工程技术研究中心副主任、广东省数学学会副理事长、广东省计算数学学会副理事长。曾任华南师范大学数学科学学院院长、中国数学会理事、中国计算数学会理事、广东省工业与应用数学会副理事长。主要研究方向：数值代数及其应用、张量计算与应用。主持国家自然科学基金面上项目6项。学术成果分别在 Numer Math、SIAM J Optim、SIAM J Matrix Anal Appl、SIAM J Imaging Sci、Inverse Problems、IEEE TSP、IEEE TC、IEEE TNNLS、ACM TIST和Pattern Recognition等重要学术刊物上发表。研究成果分别获2011年和2020年广东省自然科学奖二等奖（排名第一）。
报告摘要：In this talk, we first introduce a tensor completion model joint with non-local self-similarity based on triple decomposition, which is brought by denoise method BM3D (block matching 3D), and then we design a block successive upper-bound minimization (BSUM) algorithm to solve the proposed model. The convergence analysis of the algorithm is also discussed. Numerical experiments on real-world datasets demonstrate the good cooperation and complementarity between non-local self-similarity and low rankness of triple decomposition.