2021年11月21日，应数学与信息科学学院的邀请，浙江大学李松教授通过腾讯会议为我院师生作系列学术报告。河南师范大学的相关专业教师、研究生参加了此次学术会议。

李松教授作了题为：“Projected Subgradient Method under Sparsity Constraints” 的报告。在本次报告中李老师首先介绍了压缩感知相关背景以及部分重构算法：凸松弛，贪婪算法等。随后，李老师介绍了1-bit压缩感知的广泛应用。在解决此类问题中，没有文献对重构效率较好的BIHT算法进行理论性分析。观察到BIHT实际上是一种投影次梯度方法，李老师和其博士生对该算法进行了理论研究，相关结果发表在IEEE Transactions on Information Theory上。

专家简介：

李松，浙江大学求是特聘教授，二级教授。主要从事应用调和分析以及数据科学相关领域的数学基础理论研究工作。到目前为止在发表了90余篇学术论文（包括：Applied and Computational Harmonic Analysis, IEEE. Trans. Inform Theory、IEEE. Trans. Signal Process等）；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项目等7项基金项目，作为第一完成人曾获得教育部自然科学二等奖。目前指导毕业了14位博士研究生，25位硕士研究生，其中，博士毕业生中1人获得国家优秀青年基金资助、1人入职浙江大学百人计划研究员系列；作为合作导师指导的博士后获得国家优秀青年基金资助。曾被多次邀请参加国际重要学术会议并做特邀报告；例如：由剑桥大学牛顿研究所举办的“数据科学中优化方法挑战”国际会议以及受邀参加世界华人数学家大会并做45分钟特邀报告等。

【李海锋】