11月24日中午，大数据学院于子彬院南301会议室展开了第十二期大数据学院青年小讲堂，学院青年副研究员罗珞老师进行了以“Streaming Algorithms for Matrix Approximation”为主题的分享。
罗珞老师首先介绍了正则化矩阵近似相比于传统低秩近似方法在精度、稳定性、求逆方面的优势，以及如何利用正则化模型设计在线流数据情形下的矩阵近似算法。接下来，罗珞老师讲解了怎样将这类流算法从近似对称正定矩阵推广到近似一般形式矩阵乘法，以及推广后的算法在空间和时间方面的上下界。
在分享会现场，大家就正则化矩阵近似在在线牛顿法中的应用、如何改进一般形式流数据矩阵乘法近似的误差上界等问题展开了热烈的讨论，此次分享会在热烈的讨论中圆满结束。