9月27日，应数学与统计学院的邀请，北京应用物理与计算数学研究所谌稳固研究员为我院师生作题为“Reconstruction of Signals and Images by Prior Information”的学术报告。相关专业教师和硕士研究生10余人参加此次报告会。

谌稳固系统阐述利用先验信息的重建方法，核心内容分为三部分：第一部分从傅里叶分析、小波理论到压缩感知的演进，建立数学模型，引入限制等距性质作为重建理论基石，并定义稀疏分解引理支撑后续优化框架。第二部分提出加权最小化模型。第三部分用lp最小化和l1-l2最小化进行非凸优化。第四部分通过融合先验信息，三类方法突破传统重建瓶颈，为高维信号处理提供理论工具与算法范式。

报告结束后，谌老师对师生提出的相关问题进行了积极的回答，以专业视角回应疑惑，现场交流氛围热烈。

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80余篇。

（数学与统计学院  唐新）