报告时间：2026年6月6日 9:00

报告地点：雁归楼A4 3016

报告题目：以图像处理和压缩感知为例浅谈数学优化的应用

摘要：

本报告结合图像处理、压缩感知、机器学习等典型领域，并融入个人研究兴趣，简要介绍应用数学、运筹学与数学优化的应用，内容包括应用数学的若干重要应用领域、运筹学解决实际问题的流程，以及图像处理与压缩感知场景中典型数学优化模型的构建及快速求解算法。本报告定位为科普性质，听众无需具备深厚的数学专业基础，旨在帮助不同背景的听众理解应用数学在实际领域的作用与价值。

报告人简介：

杨俊锋，南京大学数学学院教授、博导；河北省邢台市威县人，2003、2006年在河北师范大学数学系获学士、硕士学位，2009年在南京大学数学系获博士学位，先后在中国科学院数学与系统科学研究院、Rice大学联合培养；2009年7月起在南京大学数学系工作至今，期间先后在新加坡国立大学、香港中文大学等访学；主要从事数学优化计算方法及其应用研究，代表作发表在Math. Comput.、IMAJNA、Math. Oper. Res.、SIOPT、SISC、SIIMS、IJOO、JSC、Inverse Prob.、IEEE J Sel Top Signal Process等杂志，设计完成图像复原代码包FTVd、压缩感知解码包YALL1等；入选教育部新世纪优秀人才支持计划、获中国运筹学会青年科技奖、2020至2025年连续6次入选爱思唯尔中国高被引学者等，先后主持国家自然科学基金青年、面上、优青等项目。现担任中国运筹学会理事、江苏省运筹学会监事长、民建江苏省委员会大数据与人工智能委员会委员等；担任《计算数学》编委、Optimization and Engineering客座编委等。