报告人：张海樟 教授（中山大学）

时间：2020年10月15日（星期四）下午3：30-4：30

地点：腾讯会议

会议ID：861 834 674

会议密码：310027

摘要：Many applications of machine learning require development of sparse approximation and Banach space methods. Reproducing kernel Banach spaces provide a solid mathematical foundation for such purposes. We survey recent progress on the theory and construction of reproducing kernel Banach spaces. Applications of such spaces in sampling theory, machine learning and functional analysis will be introduced.  

联系人：郭正初（guozhengchu@zju.edu.cn）