关于举行游俊韬副研究员（武汉大学）学术报告会的通知

报告题目： Advances in Fast Nonconvex Algorithms for Low-Rank Hankel Matrix Recovery

报 告 人：游俊韬 副研究员

报告时间：2026年7月2日（星期四）上午10:00-11:00

报告地点： 37号楼3A01

邀 请 人： 刘晓霞 副教授

欢迎广大师生前往！

数学学院

2026年6月30日

报告摘要：

This talk studies the robust matrix completion problem for low-rank Hankel matrices. Low-rank Hankel matrix recovery provides a unified framework for spectral compressed sensing, which aims to reconstruct spectrally sparse signals from a limited number of randomly sampled time-domain observations. This problem arises frequently in signal processing and related areas. We give a partial overview of recent nonconvex approaches with provable guarantees, focusing on their sample complexity and convergence. In addition, to address practical challenges such as partial observations, impulsive noise, and ill-conditioning, we present a Newton-like algorithm designed to handle these issues in a unified manner.

报告人简介：

游俊韬，武汉大学，特聘副研究员。游俊韬于2014年和2017年分别在武汉大学获得学士和硕士学位，并于2021年在香港科技大学获得数学哲学博士学位。他的研究兴趣主要为数据科学中的算法与数学理论基础，研究成果发表于SIAM J. Sci. Comput.、Appl. Comput. Harmon. Anal.、IEEE Trans. Signal Processing和Inverse Probl.等国际期刊。作为负责人主持国家自然科学基金青年项目，湖北省基础研究类平台项目，华为企业合作项目等。