题目：具有对抗稀疏噪声的相位恢复理论
主讲人：李松 教授
时间：2026年5月6日（周三）15:00—17:00
地点：腾讯会议582-477-371
主办单位：永利yl23411
主讲人简介：
李松，浙江大学求是特聘教授，二级教授，长期从事数据科学中的数学基础理论与算法研究（包括；小波分析、压缩感知、低秩矩阵恢复、相位恢复等）, 是国内较早开展压缩感知与低秩矩阵恢复理论研究的学者之一，所获得的相关成果分别发表在ACHA、IP、ACOM、JAT、JFAA，TIT，TSP等国际应用数学、反问题、数学与信息及信号处理交叉等领域顶级期刊；曾获得教育部自然科学二等奖（排名一），受邀与合作者一起撰写了我国第一部大数据与数据科学专著系列之第4部“压缩感知的若干基本理论”专著（科学出版社，入选十四五时期国家重点出版物出版专项规划项目）；主持了包括：国家自然科学基金重点项目、面上项目以及浙江省重大科技专项等基金项目；培养的博士、硕士研究生中多人获得（入选）国家优青项目、教育部青年长江学者与中组部青年拔尖人才计划；曾担任中国数学会理事、浙江省科协委员、浙江省数学会副理事长等。
摘要：
将侧重于具有对抗稀疏噪声的相位恢复问题，我们分别给出了基于强度与振幅测量下对抗稀疏噪声相位恢复模型最佳稀疏度的特征刻画，这些理论结果不仅首次给出相位恢复情形对抗稀疏噪声的显示特征，而且从理论上完全证实了来源于光学与数据科学领域中的一些实验观察(2015年)。所获得的理论为该模型在光学、医学等领域的实际应用提供了有力理论支撑。
