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【11月10日】Randomized block Krylov subspace algorithms for low rank quaternion matrix approximations

】【打印】【关闭窗口 来源:2023年11月10日(周五)10:00 a.m. 作者:统计与数学学院 编辑:王凝 发布时间:2023-11-10

报告题目:Randomized block Krylov subspace algorithms for low rank quaternion matrix approximations

主讲人:李朝迁教授(云南大学)

时间:2023年11月10日(周五)10:00 a.m.

地点:北院卓远楼305会议室

主办单位:统计与数学学院

摘要:A randomized quaternion singular value decomposition algorithm based on Block Krylov Iteration (RQSVD-BKI) is presented to solve the low-rank quaternion matrix approximation problem. The upper bounds of deterministic approximation error and expected approximation error for the RQSVD-BKI algorithm are also given. It is shown by numerical experiments that the running time of the RQSVD-BKI algorithm is smaller than that of the quaternion singular value decomposition, and the relative errors of the RQSVD-BKI algorithm are smaller than those of the randomized quaternion singular value decomposition algorithm in some cases. In order to further illustrate the feasibility and effectiveness of the RQSVD-BKI algorithm, we use it to deal with the problem of color image inpainting.

主讲人简介:

李朝迁,男,计算数学博士,云南大学数学与统计学院教授,博士研究生导师,中国高等教育学会教育数学专业委员会监事,中国数学会计算数学分会第十一届理事会理事,中国运筹学会数学规划分会第八届理事会理事。

李朝迁教授主要研究结构矩阵(张量)、张量特征值理论、张量分解及其在图像处理中的应用等问题。截至目前,发表SCI检索论文80余篇, 主持国家自然科学基金3项;2016年获中国科学院“西部之光”人才培养引进计划的资助、2018年入选云南省万人计划青年拔尖人才计划项目;2021年获云南省自然科学奖二等奖1项(排名第一)。