11月12日，应数学与信息科学学院邀请，西南大学王建军教授为学院师生作题为“Low tubal rank tensor sensing and robust PCA from quantized measurements”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。
王建军教授的报告主要分三个部分。第一部分，王建军老师介绍了张量的相关研究背景，概念，包括量化压缩感知，1-bit压缩感知，0-1矩阵测量下低秩矩阵感知，以及在背景分离、推荐系统、图像配准、人脸识别等领域的应用。第二部分，王建军老师团队讨论了0-1测量下低管秩张量感知问题，提出了HSTT和TNNM方法并给出相关的理论性分析和数值仿真实验。该部分结果发表在IEEE Tran. Pattern Anal. Mach. Intell.上。第三部分，王建军老师讨论了量化测量下的张量鲁棒PCA问题，提出了两种方法并分别给出相应的理论性分析。该部分结果发表在IEEE Transactions on Information Theory 上。会后，参会师生针对张量的结构及未来的研究方向和王建军老师展开了讨论。
专家简介：
王建军，博士，教授，博士生导师，重庆市学术技术带头人，重庆市创新创业领军人才，巴渝学者特聘教授，重庆市工业与应用数学学会、运筹学会副理事长，美国数学评论评论员，重庆数学会常务理事，曾获重庆市自然科学奖，主要研究方向为：高维数据建模、压缩感知、低秩张量分析、神经网络与函数逼近等。在神经网络逼近复杂性和稀疏逼近等方面有一定的学术积累。已在TPAMI，TIT，TIP，TNNLS，ACHA，IP，中国科学，数学学报，计算机学报，电子学报等学术期刊发表90余篇学术论文。主持国家自然科学基金5项，应邀做大会特邀报告30余次。
（数学与信息科学学院 李海锋）
