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   张教授的报告主要介绍随机原始-对偶分裂方法及其在成像和数据科学的应用。在这次报告中，张教授主要分享了两类求解大规模问题的随机复合优化算法，保证方差减少的随机原始-对偶分裂（SVRG-PDFP）方法和保证方差减少的随机交替方向乘子法。同时介绍了算法的收敛性分析和收敛速度估计。并通过图Lasso模型、图logistic回归模型、统计学习实例和基于L0稀疏正则化的三维图像重建等数值算例，介绍算法的应用。最后，张教授与在线师生友好互动，并对师生提出的问题进行解答。

这次报告加深了广大师生对于随机原始-对偶分裂方法研究领域的认识，拓宽了学生的专业视野，有效推动了学科交叉融合。

报告人简介：张小群, 上海交通大学特聘教授，主要研究方向：图像科学、医学图像处理、数据科学等问题中的数学模型与计算方法。现任Inverse Problems and Imaging 杂志编委，中国工业与应用数学大数据与人工智能专委会、数学与医学交叉学科专业委员会委员。入选万人计划领军人才、青年拔尖人才等。