应管理学院邀请，2019年1月6日，澳大利亚科廷大学数理统计系周广路教授来我院学术交流。管理学院与信工学院部分教师与研究生参与学术交流。报告会由我院王宜举院长主持。交流过程中，周教授首先谈到了张量优化研究的国际热点问题，并结合最新的研究成果做了两场高质量的学术报告。

    报告一:Algorithms for Solving Multilinear Systems with M-tensors

       首先，周教授简单介绍了张量与多线性系统的关系及历史背景，然后引出M-张量多线性系统的一些新的应用模型。其次，周教授介绍了基于M-张量的多线性系统的特点及正解存在的充分必要条件及充分条件。基于系统特点，周教授给出了求解这类系统正解的两类优化算法，一类是二次收敛算法；另一类是非负保持算法。最后，结合实际模型，给出了这类算法的实际应用情况。

    报告二：Birkho-von Neumann Theorem and Decomposition for Doubly Stochastic Tensors

       张量分解是张量研究的国际热点问题。双随机张量是近几年产生的一类新的结构张量，它在统计学，尤其在高阶马尔科夫过程研究中应用广泛。周教授首先介绍了双随机张量与随机矩阵的关系，并把著名的B-N定理推广到高阶张量的情形。其次，给出了双随机张量构成的多面体的清晰结构，并证明了该多面体特有的一类几何性质。最后，报告给出了双随机张量分解的一类实用算法。基于该算法，任意给定的双随机张量都可以分解成有限个置换张量的凸组合，从而可以方便的应用到实际问题。