1月13日，应数学与信息科学学院邀请，安徽理工大学李伟老师为学院师生作题为“The tail-atomic norm for gridless spectral estimations”的报告，复旦大学杨冉老师为学院师生作题为“柔性点、柔性匹配及其在混沌数据驱动建模中的应用”的报告，相关专业教师和硕士研究生30余人参加此次研讨会。

李伟老师首先介绍了一种有效的无网格谱估计的尾部原子范数方法和算法。随后借助仿真结果说明该算法比传统的原子范数方法具有更加优异的性能。

杨冉老师首先提出了对点的几何性质与物理属性推广的介观描述——柔性点，进而将柔性点的概念推广到方程的等量关系——柔性匹配。然后将不同介观尺度的柔性点、柔性匹配应用于小球在非牛顿流体中下落的速度模式研究中。

报告结束后，李伟老师和杨冉老师对师生提出的相关问题进行了细致地解答，师生们受益匪浅。

专家简介：

李伟，2022年6月毕业于中山大学，获理学博士学位。2019年至2020年受国家留学基金委资助到美国旧金山州立大学公派留学1年。2022年6月至今在安徽理工大学工作。研究方向为调和分析与逼近论，主要从事信号（函数）随机采样与重构、稀疏与低秩优化理论及其应用。目前已在国内外知名期刊发表学术论文8篇，主持国家留学基金委项目1项, 安徽省教育厅重点项目1项，参加国家自然科学基金2项。

杨冉，复旦大学博士，目前在复旦大学开展博士后工作。

（数学与信息科学学院 李海锋 魏晓君）