报告人：殷俊锋(同济大学)

时间：2023年09月09日 10:30-

地址：理科楼LA106

摘要：求解大规模最小二乘问题经常使用CGLS等Krylov子空间迭代方法，而预处理方法是提高这些迭代方法计算效率的有效方法。本研究考察基于sketch采样和正交三角分解结合的预处理方法，通过sketch降维得到比较好的近似并且减少计算量。数值实验验证了基于Count sketch采样这类预处理方法的有效性。

简介：殷俊锋，同济大学数学科学学院教授，博导，创新创业学院副经理。主要研究方向计算金融与数学建模，大数据和人工智能。主持及参与国家自然科学基金、上海市及教育部等科研项目10余项，发表高水平SCI学术论文30余篇，2009年入选上海市浦江人才。现为中国工业与应用数学学会副秘书长，中国工业与应用数学学会大数据与人工智能专业委员会委员。

邀请人：邱越

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