2024-2-13

2024年2月3日下午，浙江大学李松教授在国家数学与交叉科学中心综合论坛作了题为“关于稀疏表示中的一个公开问题”的学术报告。在该报告中，李松教授与他的合作者成功回答了该领域中存在十年之久、一直未被解决的一个公开问题。

压缩感知是计算数学、信号处理和基础数学领域交叉研究的学科。它具有广泛的应用背景，并促进了不同数学分支的交叉融合，包括随机矩阵、组合数学、逼近论、代数和优化算法等。在报告中，李松教授介绍了压缩感知中关于观测矩阵的相关公开问题，通过基础数学方法进行研究，取得了令人瞩目的成果。这些成果展示了不同数学分支在压缩感知领域的交叉融合，对压缩感知的发展起到了显著的促进作用。

李松，浙江大学求是特聘教授，二级教授，博士生导师。他长期从事数据科学中的数学基本理论与算法研究（包括；小波分析、压缩感知、低秩矩阵恢复以及相位恢复等领域）。他是最早在国内开展压缩感知理论研究的学者之一，与合作者一起解决了包括；该领域核心工具RIP最佳上界猜想以及小波框架表示下可分离稀疏信号重构的公开问题；他系统地发展了RIP理论、系统地建立了小波框架下的压缩感知理论，这些研究成果被国际同行广泛认为是压缩感知领域中的代表性研究成果。他与合作者一起证实了矩阵奇异值三角不等式猜想、解决了块状矩阵中两个重要常数Coherence 与Spark最佳下界估计的公开问题。他与合作者一起开展了最具有实际应用背景的掩膜傅里叶测量下的相位恢复理论与算法的研究工作，解决了代表性算法之一:WF算法在最少测量下的收敛性问题，该问题被E.Candes等著名学者称之为具有挑战性的。他曾获得教育部自然科学二等奖（排名一），主持了9项国家自然科学基金项目（2项重点、5项面上、2项天元）以及1项浙江省重大科技专项。他非常注重人才培养，先后培养了一批优秀博士与硕士研究生，毕业研究生中多人获得国家优秀青年基金、教育部青年长江学者以及中组部青年拔尖人才等国家级优秀青年人才项目。