题目：A Riemannian variant of Fletcher-Reeves conjugate gradient method for stochastic inverse eigenvalue problems with partial eigendata
报告人：白正简 教授、博士生导师
单位：厦门大学数学科学学院
时 间：2018年1月8日（周一）上午 10：00-11：00
地 点：数学院A321
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数学学院
报告人及报告内容简介：
白正简, 厦门大学数学科学学院教授，博士生导师。2004年获得香港中文大学博士学位，2004年-2005年在新加坡国立大学从事博士后访问研究，2005年至今在厦门大学工作。研究方向涉及数值线性代数，非线性特征值问题，反特征值问题及其数值最优化方法，常微分方程数值解，黎曼流形上的优化算法等。2008年获“中国计算数学学会应用数值代数奖”，2010年获“福建省科学技术奖二等奖”，2011年入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”。先后主持了国家自然科学基金面上项目，福建省杰出青年科学基金，教育部留学回国人员科研启动基金，国家自然科学基金青年基金等项目，发表学术论文近40篇。已出版合著《高等线性代数学》（黎景辉，白正简，周国晖），高等教育出版社，北京，2014。
Abstract: In this talk, we consider the inverse problem of constructing a stochastic matrix from the prescribed partial eigendata. A Riemannian variant of Fletcher-Reeves conjugate gradient method is proposed for solving this inverse problem. Under some mild conditions, the global convergence of our method is established. Our method is also extended to the case of prescribed entries and the case of column stochastic matrix. Finally, we report some numerical tests to illustrate the effectiveness of our method.