近日，数科院教师李丹丹的论文“A modified spectral gradient projection-based algorithm for large-scale constrained nonlinear equations with applications in compressive sensing”在中科院二区TOP期刊（JCR一区）《Journal of Computational and Applied Mathematics》上发表。该期刊被新葡的京集团认定为A2类。

约束非线性单调方程组问题在压缩感知中的信号恢复、图像处理等实际工程计算上具有广泛的应用背景，该论文提出了一种新的约束非线性方程的无导数谱梯度投影算法求解约束非线性单调方程组问题。新算法有效的克服了同类算法存储量大、复杂度高等缺点，新算法具有如下特点：（1）低存储需求、迭代框架简单、运算速度快；（2）适合大规模优化问题；（3）搜索方向不依赖线搜索自动满足充分下降性与信赖域性质；（4）构建的谱参数是有界的。该论文从理论方面证明了算法的全局收敛和局部收敛速度，并通过大量的数值实验验证了新算法能够有效解决压缩感知中的稀疏信号重建问题和模糊图像恢复问题，结果是有效的和鲁棒的。

《Journal of Computational and Applied Mathematics》是由Elsevier出版商出版的SCIE检索期刊，2022年IF值为2.872。该期刊发表的是在计算和应用数学所有领域具有高科学价值的原创论文，其旨在探讨描述和分析解决科学或工程问题的新计算技术。

（图文/数据科学学院 责任编辑/党晋云）