报告题目：浅谈数值代数与机器学习

报 告 人：高卫国（复旦大学）

报告时间：2024年7月21日  16:00-17:00

报告地点：格物楼528

报告摘要：

本报告通过几个算法示例展示数值代数和机器学习的紧密联系，包括双侧聚类算法、Transformer中的低秩矩阵分解、稀疏特征向量的强化学习方法等。

报告人简介：

高卫国，复旦大学数学科学学院教授，大数据学院副院长，研究方向为高性能矩阵计算及其在物质科学和数据科学中的应用，包括线性与非线性特征值问题、大规模科学与并行计算、电子结构计算与鞍点计算、数据科学中的数值分析问题等，主持和参与多个高性能软件包开发，在计算数学和应用数学专业杂志及计算机、物理、化学、控制和工程等学科杂志和计算机顶级会议发表论文近60篇。现为上海市现代应用数学实验室主任、中国数学会计算数学分会副主任委员。