10月21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研究员为学院师生作了题为“Stable image reconstruction by TV type methods”的报告，相关专业教师和硕士研究生20余人参加此次研讨会。

谌稳固研究员通过TTV最小化模型建立了从压缩测量中恢复鲁棒图像的最佳误差界限，最高可达对数因子，并且与总变异（TV）最小化进行了比较，给出了基于RIP的条件保障。图像重建的数值结果证明了我们的理论结果，并说明了TTV最小化模型在现有方法中的效率。报告结束后，谌稳固研究员对师生提出的相关问题进行了细致地解答，师生们受益匪浅。

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IEEE Transactions on Information Theory, Applied and Computational Harmonic Analysis，Inverse Problems, SIAM Journal on Imaging Sciences, Journal of Machine Learning等学术期刊发表科研论文70余篇。

（数学与信息科学学院魏晓君李海锋）