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Dantzig Selector: Signal Recovery from Phaseless Measurements
李鹏
（兰州大学）
报告时间：2022年11月11日，星期五，上午9:30-10:30
报告地点：腾讯会议：642-743-686 会议密码：0422
报告摘要：Consider the task of recovering a vector x0 from phaseless nonlinear measurements b that contain stochastic noise e. This nonconvex problem is called complex phase retrieval. Especially, when the unknown vector x0 is sparse, it is called complex sparse phase retrieval. In this paper, we first consider the infty-norm data fitting iterm-- the Dantzig selector. We show that we can obtain an stable recovery error estimation with high probability. We also show the difference of our model between the 1-norm data fitting item--RLAD and the 2-norm data fitting item---Lasso via the numerical tests. To the best of our knowledge, our research is the first result for Dantzig Selector from phaseless measurements.
报告人简介：李朋，男，博士，兰州大学数学与统计学院副教授，硕士生导师。李朋, 1988年12月出生于湖北襄阳. 李朋博士分别于2013年、2016年、2019年在湖北师范大学、新疆大学和中国工程物理研究院北京应用物理与计算数学研究所获得本、硕、博学位. 李朋博士近些年来先后在香港浸会大学、香港城市大学、中科院计算数学研究所从事博士后研究工作或者访问. 李朋博士当前研究兴趣为数据科学和机器学习, 包括压缩感知、低秩矩阵恢复、相位恢复、数学图像处理、数据聚类、稀疏优化算法、统计参数估计等. 他当前主持甘肃省自然科学基金项目、国家自然科学青年基金项目各一项. 他取得了一系列研究成果, 在Inverse Problems, Signal Process., Comput. Math.Appl. , J. Comput. Appl. Math., J. Math. Anal. Appl., Acta Mathematica Sinica等著名杂志发表学术成果近二十篇.
邀请人： 黄猛
