演讲人: 李世东教授

讲座时间: 7月10日-7月13日，7月16日-7月19日 上午8:00--11:30

讲座地点: 明商205

讲座内容:

课程简介：本课程将介绍近年来数学学科中与信息科学紧密结合的几项新发展。重点将介绍框架（Frames）和融合框架（Fusion frames）理论以及压缩感知（Compressed Sensing）的基本原理及其应用。

框架是希尔伯特空间中基的一种扩展。其主要特性是它的冗余性。冗余性使问题变得复杂，但也使对很多问题的刻画变得更好。 框架理论最初诞生于非调和傅氏序列（Nonharmonic Fourier Series）的研究，后发现有很多非常确切、合理并有效的应用，其体现尤其在信息科学中突出。融合框架则是授课人提出的一个新理论。融合框架是框架理论的延伸。 它的出发点更多的是如何将一组错综复杂的函数子空间中得到的信息严格地、有效地综合/融合起来。在分布式系统的数据融合中有直接的应用。压缩感知理论是近几年发展最快、最新、也是最具生命力的信息和数学结合紧密的新学科。于传统的信息采样的方法截然不同，压缩感知理论能把稀疏信号的采样率降低到传统方法的几分之一。

除基本理论以外， 本课程将同时展述框架、融合框架及压缩感知在信号处理及数据融合中的应用。对基础课的要求主要是数学分析，线性代数和矢量空间（real analysis, linear algebra and vector space）。有functional analysis 的背景将会更加方便。

讲课对象：教师、研究生和高年级本科生

听课方式：选修课（可算作2学分选修课）或自由听课

选课方式：需要听课的同学，请于6月29日前邮件联系 caixiaoyu@ruc.edu.cn. 请注明是自由听课还是选修课。

教师简介：李世东教授为美国旧金山州立大学数学系终身教授，美国马里兰大学应用数学博士。李世东教授工作的最突出特点是跟应用的紧密结合。他能从应用的需求中提出新理论方法，进而为解决实际问题提供更好的工具、找出更好的解。其中包括框架多尺度分析，伪框架理论和应用，融合框架理论和应用，及非正交融合框架和应用等都是其重要的研究成果。李教授的研究工作已经连续12年获美国自然科学基金的资助。