6月21日，应数学与统计学院邀请，太原师范学院王川龙教授，以线下线上结合形式为学院师生作题为 Minimal and Maximal Truncated Nuclear Norm Regularization for Tensor Completion  的学术报告，相关专业教师和研究生十余人参加了此次报告。

本次报告，王川龙教授针对张量补全（Tensor Completion）问题，提出基于Tucker 秩的新型编程框架。目标函数采用 N - 模式矩阵的最小和最大截断核范数的加权组合，通过这种组合优化策略提升张量补全的效率与精度。王川龙教授提出了带外推的近端梯度算法（Proximal Gradient Algorithm with Extrapolation），用于解决该新型编程问题。并在理论上证明了目标函数属于Kurdyka-Lojasiewicz（KL）函数，且指数为 1/2。该性质保证了算法生成的序列能全局收敛至平稳点，从理论上确保了算法的有效性和稳定性。最后，在彩色图像和视频修复（in painting）问题上的数值实验结果表明，所提出的优化算法与传统方法相比，在精度相当的前提下，CPU 时间显著减少，验证了其在计算效率上的优势。此次报告会引起了与会师生的极大兴趣，在报告结束后，大家纷纷提出了自己的观点和问题，王川龙教授对学生与老师的提问进行了耐心作答与细心指导，并对该课题的未来发展提出了新方向。会议气氛活跃，学术氛围良好，使与会师生受益匪浅。

专家简介：

王川龙教授，太原师范学院博士生导师，曾任中国工业与应用数学学会常务理事，现任山西省工业与应用数学学会理事长、全国运筹学会理事、计算数学分会理事。山西省教学名师，山西省委联系高级专家, 山西省跨世纪学术和技术带头人，山西省青年学术带头人及“三晋英才”。2002年获山西省教学成果奖一等奖。2004年获山西省科技进步奖二等奖。2020、2024年分别获山西省自然科学奖二等奖。主持国家自然科学基金、山西省自然科学基金等项目10余项。著有《最优化原理与微观经济学》、《对角优势矩阵及其应用》等专著，在国内外学术期刊发表论文100余篇，其中被国际权威检索系统SCI收录60余篇。

（数学与统计学院 罗丙阁）