主讲 人： 张振跃

单 位： 浙江大学

职 称： 教授

题 目：Graph Refinement via Simultaneously Low-rank and Sparse Approximation

时 间: 3月23日14:30-16:30

地 点： 求真楼B座455---腾讯会议：615-307-240 （密码：220323）

参加人员: 万博体育手机版登录入口师生及广大数学爱好者

个人简介：张振跃，浙江大学数学学院二级教授，博士生导师。2012年获第一届浙江省高校优秀教师奖，2013年获浙江大学心平教学杰出贡献奖，2014年获国务院政府津贴。长期以来主要从事数值代数、科学计算、机器学习和大数据分析等研究领域的模型与算法的理论分析与计算。先后在在国际著名学术刊物SIAM Review、SIAM J. Scientific Computing、SIAM J. Matrix Analysis and Application、SIAM J Numerical Analysis、The Journal of American Statistical Association, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、Journal of Machine Learning Research, Patten Recognition, 以及NIPS、CVPR等会议上发表90余篇研究论文，在相关研究中取得了受到许多国际关注的基础性系统性和理论性的研究成果。早期研究工作被四位国际数值代数专家的专著引用。在SIAM Review上发表研究论文的第一位中国大陆学者，其关于非线性降维算法的工作，多年来一直列SIAM J. Scientific Computing 10年高引用率第4、5位。在国际机器学习领域中被广泛应用的Scikit-Learn 中收录的8个关于流形学习的经典算法中，有两个属于其及其合作者。近年来在多源数据学习、知识图谱学习、子空间学习、全正分解等研究领域取得了具有开创性的一些研究成果，先后担任30余家国际学术刊物的评审人。现任《计算数学》和《高校计算数学》编委。