报告嘉宾：周安娃   
报告时间：2018年10月26日周五下午15:30

报告地点：西教五 416（理学院）

报告题目: Completely positive tensor recovery with minimal nuclear value

报告摘要: In this paper, we introduce the CP-nuclear value of a completely positive (CP) tensor and study its properties. A semidefinite relaxation algorithm is proposed for solving the minimal CP-nuclear-value tensor recovery. If a partial tensor is CP-recoverable, the algorithm can give a CP tensor recovery with the minimal CP-nuclear value, as well as a CP-nuclear decomposition of the recovered CP tensor. If it is not CP-recoverable, the algorithm can always give a certificate for that, when it is regular. Some numerical experiments are also presented.

报告人简介：周安娃，上海大学数学系师资博士后。2016年6月博士毕业于上海交通大学数学科学学院，主要研究方向为完全正规划、张量计算和多项式优化。在 Mathematical Programming， SIAM Journal of Matrix Analysis and its Applications，Mathematics of Operations Research等国际顶级学术期刊上发表SCI论文10余篇。荣获2016年度“博士后创新人才支持计划”（当年全国数学学科仅7人获批），分别获2015年和2016年度上海市运筹学会优秀论文一等奖。主持中国博士后科学基金第60批面上资助一项，主持国家自然科学青年基金一项。