報告嘉賓：周安娃
報告時間：2018年10月26日周五下午15:30
報告地點：西教五 416（理學院）
報告題目: Completely positive tensor recovery with minimal nuclear value
報告摘要: In this paper, we introduce the CP-nuclear value of a completely positive (CP) tensor and study its properties. A semidefinite relaxation algorithm is proposed for solving the minimal CP-nuclear-value tensor recovery. If a partial tensor is CP-recoverable, the algorithm can give a CP tensor recovery with the minimal CP-nuclear value, as well as a CP-nuclear decomposition of the recovered CP tensor. If it is not CP-recoverable, the algorithm can always give a certificate for that, when it is regular. Some numerical experiments are also presented.
報告人簡介：周安娃，上海大學數學系師資博士后。2016年6月博士畢業于上海交通大學數學科學學院，主要研究方向為完全正規劃、張量計算和多項式優化。在 Mathematical Programming， SIAM Journal of Matrix Analysis and its Applications，Mathematics of Operations Research等國際頂級學術期刊上發表SCI論文10余篇。榮獲2016年度“博士后創新人才支持計劃”（當年全國數學學科僅7人獲批），分別獲2015年和2016年度上海市運籌學會優秀論文一等獎。主持中國博士后科學基金第60批面上資助一項，主持國家自然科學青年基金一項。
