数学与计算机学院讯： 6月11日上午，应数学与计算机学院数学系邀请，美国德州大学阿灵顿分校终身教授，香港浸会大学讲座教授李仁仓教授在腾讯会议为数计学院师生作了题为“A Multiview Contrastive Trace Ratio Learning”的线上报告。李仁仓教授的报告重点介绍了典型性分析的相关问题和研究方法。他首先从一类multiviewcontrastive learning model开始介绍，将这类问题转化成为trace ratio模型，进而构造一个关于特征向量的非线性特征值问题（NEPv），利用SCF方法求解NEPv。该模型有一个内置的对比参数可用于灵活控制对比度的水平，该模型包括Fisher的线性判别分析（LDA）和正交典型相关分析（OCCA）。李仁仓教授的报告内容引起了参会师生的浓烈兴趣，现场听众向李教授积极提问，并得到了李教授的耐心解答，令参会师生收获颇丰。

报告嘉宾简介：Ren-Cang Li（李仁仓）1995年毕业于University of California at Berkeley，获应用数学博士学位。现为美国德州大学阿灵顿分校（University of Texas at Arlington）终身教授，香港浸会大学讲席教授，南昌大学客座教授。长期从事数值代数、科学计算、微分方程数值解法等领域的研究。曾担任“SIAM J. Matrix Anal. Appl.”、“Mathematical Communications”、“Numerical Algebra, Control and Optimization”副主编、“Operators and Matrices”、“Linear and Multilinear Algebra”等刊物的编委。在SIAM REVIEW, SIAM J SCI COMPUT, NumerischeMathematik, Math. Comp., SIAM J. Matrix Anal. Appl., Numer.Linear Algebra Appl., BIT Numer.Math. 等国际著名期刊上发表学术论文一百多篇。