应我院邀请，4月25日下午，中山大学冼军教授在砺志楼131作了题为《Effectiveness of the tail-atomic norm in gridless spectrum estimation》的报告。相关师生聆听了此次报告，报告由吴晓锋老师主持。

报告中，冼军教授提出了一种有效的无网格谱估计的尾原子范数方法和算法。证明了尾原子范数也可以等价地重新表述为一个正半定规划问题。导出了一些微妙的临界加权约束。推导并实现了基于PSD规划的迭代尾最小化算法。大量的仿真结果表明，尾原子范数机制实质上优于最先进的无网格谱估计技术。数值研究还表明，尾原子范数方法比其他已知的原子范数方法对噪声测量具有更强的稳健性。

冼军教授,博士生导师,现为中山大学逸仙学者、中山大学数学学院教授、中国数学会理事、广东省数学会理事、广东省工业与应用数学学会副理事长。2004年毕业于中山大学获理学博士学位,同年进入浙江大学数学博士后流动站, 2006年博士后出站至今在中山大学数学学院工作。主要研究方向为小波分析与应用调和分析、采样理论及其在信号处理中的应用。在Appl. Comput. Harmon. Anal., Inverse Prob., J. Fourier Anal. Appl., Proc. Amer. Math. Soc., J. Approx. Theory等国内外主流专业期刊发表多篇关于信号的采样与重构的理论及其应用的论文,部分结果获得同行们的关注。曾作为项目负责人主持多项国家级和省部级基金项目。