压缩感知与单像素照相机

这是数学家陶哲轩在他自己的blog(自备梯子)上写的一篇科普文章,讨论的是近年来在应用数学领域里最热门的话题之一:压缩感知(compressed sensing)。所谓压缩感知,最核心的概念在于试图从原理上降低对一个信号进行测量的成本。比如说,一个信号包含一千个数据,那么按照传统的信号处理理论,至少需要做一千次测量才能完整的复原这个信号。这就相当于是说,需要有一千个方程才能精确地解出一千个未知数来。但是压缩感知的想法是假定信号具有某种特点(比如文中所描述得在小波域上系数稀疏的特点),那么就可以只做三百次测量就完整地复原这个信号(这就相当于只通过三百个方程解出一千个未知数)。可想而知,这件事情包含了许多重要的数学理论和广泛的应用前景,因此在最近三四年里吸引了大量注意力,得到了非常蓬勃的发展。陶哲轩本身是这个领域的奠基人之一(可以参考《陶哲轩:长大的神童》一文),因此这篇文章的权威性毋庸讳言。另外,这也是比较少见的由一流数学家直接撰…

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MIT牛人解说数学体系

在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。 为什么要深入数学的世界 作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要 想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅 程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appearance和motion建立一个unified的model。这个题目在当今Computer Vision中百花齐放的世界中并没有任何特别的地方。事实上,使用各种Graphical Model把各种东西联合在一起framework,在近年的论文中并不少见。 我不否认现在广泛流行的Graphical Model是对复杂现象建模的有力工具,但是,我认为它不是panacea,并不能取代对于所研究的问题的深入的钻研。如果统计学习包治百病,那么很多 “…

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数学家弗里曼·戴森的演讲译文:鸟和青蛙

编辑按:   弗里曼•戴森 (Freeman Dyson)1923年12月15日出生,美籍英裔数学物理学家,普林斯顿高等研究院自然科学学院荣誉退休教授。   戴森早年在剑桥大学追随著名的数学家G.H.哈代研究数学,二战结束后来到美国康奈尔大学,跟随汉斯•贝特教授。他证明了施温格和朝永振一郎发展的变分法方法和费曼的路径积分法的等价性,为量子电动力学的建立做出了决定性的贡献。1951年他任康奈尔大学教授,1953年后一直任普林斯顿高等研究院教授。   《鸟和青蛙》(Birds and Frogs)是戴森应邀为美国数学会爱因斯坦讲座所起草的一篇演讲稿,该演讲计划于2008年10月举行,但因故被取消。这篇文章全文发表于2009年2月出版的《美国数学会志》(NOTICES OF THE AMS, VOLUME56, Number 2)。   经美国数学会和戴森授权,科学时报记者王丹红全文翻译并在科学网上发布这篇文章。  

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