11月6日，应数学与信息科学学院邀请，北京应用物理与计算数学研究所谌稳固教授为学院师生作题为“Sparse Representation and Sparse Recovery of Signals”的线上学术报告，相关专业教师和硕士研究生20余人参加此次报告。报告由李海锋老师主持。
谌稳固报告的主题为稀疏信号的稀疏表示及稀疏重构。他的报告主要分为三个部分。报告伊始，谌稳固回顾了压缩感知和稀疏表示的背景意义，应用及研究现状，并给出对应的数学模型。介绍了重构稀疏信号的两类算法：贪婪算法和凸松弛，并给出限制约束等距性质与互相关性的定义。谌稳固介绍了运用
重构稀疏信号的模型，并给出改进的理论分析结果。该论文发表在SIAM Journal on Imaging Science上。谌稳固介绍了加权的
与
的比值模型，并给出相应的理论分析。该模型具有较好的重构性能。报告会结束后，谌稳固对师生提出的相关问题进行细致地回答，并与相关方向教师就共同关注的课题展开激烈的讨论。
专家简介：
谌稳固，北京应用物理与计算数学研究所研究员，博士生导师，主要从事调和分析、压缩感知、机器学习的理论及应用研究，在Applied and Computational Harmonic Analysis, IEEE Transactions on Information Theory, Inverse Problems,Inverse Problems and Imaging, SIAM Journal on Imaging Sciences, Signal Processing等学术期刊发表科研论文60余篇。
（数学与信息科学学院李海锋）
