讲 座 人 (SPEAKER)：台雪成 教授 (挪威卑尔根大学) 

　　时    间 (TIME)：2014年4月30日(周三), 下午2点 

　　地    点 (VENUE)：智能化大厦三层第一会议室　　

    报告摘要（ABSTRACT）： 

　　图割、凸松弛和最大流优化方法通常具有两大优点：1）采用了不同的快速数值算法；2）对一些非凸优化问题，可以保证得到全局最优解。本报告基于EgilBae, Yuri Boykov, Jing Yuan, Jun Liu等人的研发成果，从离散和连续的角度分别阐述图割，凸松弛和一些最新发展的连续最大流优化方法间的相互关系，并以图像复原和分割等应用为例来揭示这些方法之间的联系，分别讲述ROF模型的扩展应用，Chan-Vese模型的全局优化方法以及多阶段标记问题的各种全局优化方法等。 

　　报告人简介（BIOGRAPHY）： 

　　台雪成教授现任挪威卑尔根大学数学系教授，同时任职于奥斯陆大学应用数学中心和卑尔根综合石油研究中心。因其在科学计算方面的突出成就，曾获得第八届冯康奖。台教授担任数个国际SCI国际学术期刊的编委，他的研究兴趣包括数值偏微分方程，优化技术，逆问题和图像处理等。他在相关研究领域中做出了杰出贡献，在国际高水平期刊和会议上发表了超过100篇的学术论文。