5月27日，应数学与信息科学学院邀请，南京大学博士生导师杨俊锋教授、上海理工大学管理学院博士生导师屈绍建教授来我校讲学。学院相关专业的青年教师、研究生30余人聆听了报告。
杨俊锋以“A TV-SCAD approach for image deblurring with impulsive noise”为题，指出脉冲噪声情况下的图像清晰问题，只有当脉冲噪声水平相对较低时, L1-范数惩罚数据拟合 (TVL1) 的总变异 (TV) 正则化效果较好。对于高电平脉冲噪声, TVL1 工作较差。其原因是所有的数据, 无论是损坏的和无噪音的, 在数据拟合上同样受到惩罚, 导致在平衡正则化和数据拟合方面难以克服。杨俊锋提出将电视正则化与非凸平滑裁剪绝对偏差 (SCAD) 罚用于数据拟合 (TVSCAD)。认为只有当观察到的数据没有严重损坏时, 才应执行数据拟合, 而对于那些数据可能严重损坏的情况, 则应强制执行更少甚至无效的惩罚。
屈绍建以“Robust optimization and applications”为题介绍了鲁棒优化的起源、概念、研究现状及发展，指出自20世纪70年代鲁棒优化已成为优化理论中一个重要的研究领域。详细介绍了建立鲁棒优化模型的关键，然后如何求解。这是最差情形下模型的最优解。他认为，由于最差情形往往不易发生，所以鲁棒优化模型的解偏于保守。最后，讲解了鲁棒优化模型的广泛应用以及团队研究的主要内容。
专家简介：
杨俊锋，南京大学数学系教授，主要从事最优化计算方法及其应用研究，开发图像去模糊软件包FTVd，压缩感知一模解码软件包YALL1，核磁共振图像复原软件包RecPF等。曾获国际华裔数学家联盟最佳论文奖、中国运筹学会青年科技奖与江苏省工业与应用数学青年奖等。入选教育部新世纪优秀人才支持计划，主持国家自然科学基金青年项目与面上项目。
屈绍建，上海理工大学管理学院系统科学系系主任，供应链管理与决策优化研究所所长，教授，博士生导师，上海市东方学者特聘教授。从事供应链管理、投资组合管理、鲁棒优化、博弈论以及多目标规划理论、方法及其应用等方面的研究。以第一作者发表论文20余篇，其中在国际知名期刊上发表SCI文章24篇，其中EJOR 4篇，JOTA， COAP ，OR letters上各发表文章1篇。主持一项国家社科基金、两项国家自然科学基金等。
（数学与信息科学学院 梁彦超 裴永刚 ）
