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学术动态

讲座: Riemannian Newton-CG Methods for Constructing a Positive Doubly Stochastic Matrix from Spectral Data

作者:    信息来源:    发布时间: 2020-10-19

主讲人:白正简

主讲人工作单位:厦门大学

时间:2020年10月21日19:00

地点:腾讯会议 ID:113 743 000, 密码:1234

主讲人简介:白正简,2004年于香港中文大学获得博士学位,现为厦门大学数学学院教授、博士生导师、教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者。主要研究方向包括数值线性代数、矩阵特征值反问题、非线性特征值问题以及矩阵流形上的优化算法等,已在包括SIAMJ.Numer.Anal.,SIAMJ.MatrixAnal.Appl.,

SIAMJ.Sci.Comput.,InverseProblems,NumerischeMathematik,Mech.Syst.SignalProcess.等国际著名期刊上发表SCI收录学术论文50余篇,曾多次应邀在国内外学术会议上作邀请报告或分组报告。曾主持国家自然科学基金青年项目1项和面上项目2项,福建省杰出青年科学基金,教育部留学回国人员科研启动基金等项目。获2009年度福建省科学技术奖二等奖。2014年在高等教育出版社合著出版《高等线性代数学》。

讲座主要内容: In this paper, we consider the inverse eigenvalue problem for the positive doubly stochastic matrices, which aims to construct a positive doubly stochastic matrix from the prescribed realizable spectral data. By using the real Schur decomposition, the inverse problem is written as a nonlinear matrix equation on a matrix product manifold. We propose monotone and nonmonotone Riemannian inexact Newton-CG methods for solving the nonlinear matrix equation. The global and quadratic convergence of the proposed methods is established under some assumptions. We also provide invariant subspaces of the constructed solution to the inverse problem based on the computed real Schur decomposition.

组织单位:数学与金融学院

 

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