<div dir="ltr"><br><div class="gmail_quote">---------- Forwarded message ----------<br>From: <b class="gmail_sendername">Mauricio Delbracio</b> <span dir="ltr"><<a href="mailto:mdelbra@fing.edu.uy">mdelbra@fing.edu.uy</a>></span><br>Date: 2017-12-16 10:56 GMT-03:00<br>Subject: Fwd: Charla de G. Mateos (Univ. of Rochester) - **martes 19/12 - 16hs**<br>To: Rafael Potrie <<a href="mailto:rafaelpotrie@gmail.com">rafaelpotrie@gmail.com</a>><br><br><br>---------- Forwarded message ----------<br>
From: Mauricio Delbracio <<a href="mailto:mdelbra@fing.edu.uy">mdelbra@fing.edu.uy</a>><br>
Date: Mon, Dec 11, 2017 at 10:33 AM<br>
Subject: Charla de G. Mateos (Univ. of Rochester) - **martes 19/12 - 16hs**<br>
<br>
Tenemos el agrado de tener de visita a Gonzalo Mateos, profesor del<br>
Dept. of ECE y del Goergen Institute for Data Science de la University<br>
of Rochester. Para los que no lo conocen Gonzalo es egresado de<br>
nuestra universidad, ex docente del iie y gran amigo de la casa.<br>
<br>
La charla se titula "Network Topology Inference from Spectral<br>
Templates" y se realizará el *martes 19/12 a las 16hs*<br>
Salón 502 - Azul (5to. piso FING)<br>
<br>
Abajo +información. Favor reenviar a interesados.<br>
<br>
saludos,<br>
mauricio<br>
<br>
----<br>
<br>
TITLE:<br>
Network Topology Inference from Spectral Templates<br>
<br>
Gonzalo Mateos  -- Dept. of ECE and Goergen Institute for Data<br>
Science, University of Rochester<br>
<br>
ABSTRACT:<br>
Advancing a holistic theory of networks necessitates fundamental<br>
breakthroughs in modeling, identification, and controllability of<br>
distributed network processes – often conceptualized as signals defined<br>
on the vertices of a graph. Under the assumption that the signal<br>
properties are related to the topology of the graph where they are<br>
supported, the goal of graph signal processing (GSP) is to develop<br>
algorithms that fruitfully leverage this relational structure, and can<br>
make inferences about these relationships when they are only partially<br>
observed.<br>
<br>
After presenting the fundamentals of GSP, we leverage these ideas to<br>
address the problem of network topology inference from graph signal<br>
observations. It is assumed that the unknown graph encodes direct<br>
relationships between signal elements, which we aim to recover from<br>
observable indirect relationships generated by a diffusion process on<br>
the graph. The innovative approach is to consider the Graph Fourier<br>
Transform of the acquired signals associated with an arbitrary graph<br>
and, among all the feasible networks, search for one that endows the<br>
resulting transforms with target spectral properties and the sought<br>
graph with appealing physical characteristics such as sparsity.<br>
Leveraging results from GSP and sparse recovery, efficient topology<br>
inference algorithms with theoretical guarantees are put forth.<br>
Numerical tests corroborate de effectiveness of the proposed<br>
algorithms when used to recover social and structural brain networks<br>
from synthetically-generated signals, as well as to identify the<br>
structural properties of proteins.<br>
<br>
BIO:<br>
Gonzalo Mateos earned the B.Sc. degree from Universidad de la<br>
Republica, Uruguay, in 2005, and the M.Sc. and Ph.D. degrees from the<br>
University of Minnesota, Twin Cities, in 2009 and 2011, all in<br>
electrical engineering. He joined the University of Rochester,<br>
Rochester, NY, in 2014, where he is currently an Assistant Professor<br>
with the Department of Electrical and Computer Engineering, as well as<br>
a member of the Goergen Institute for Data Science. During the 2013<br>
academic year, he was a visiting scholar with the Computer Science<br>
Department at Carnegie Mellon University. From 2004 to 2006, he worked<br>
as a Systems Engineer at Asea Brown Boveri (ABB), Uruguay. His<br>
research interests lie in the areas of statistical learning from Big<br>
Data, network science, decentralized optimization, and graph signal<br>
processing, with applications in dynamic network health monitoring,<br>
social, power grid, and Big Data analytics. Dr. Mateos received the<br>
2017 IEEE Signal Processing Society Young Author Best Paper Award (as<br>
senior co-author) as well as the Best Student Paper Award at the 2012<br>
IEEE Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications<br>
(SPAWC) and the 2016 IEEE Statistical Signal Processing (SSP) Workshop<br>
(as senior co-author). His doctoral work has been recognized with the<br>
2013 University of Minnesota's Best Dissertation Award (Honorable<br>
Mention) across all Physical Sciences and Engineering areas.<br>
</div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature">Rafael Potrie<br><a href="mailto:rafaelpotrie@gmail.com" target="_blank">rafaelpotrie@gmail.com</a><br><a href="http://www.cmat.edu.uy/~rpotrie/" target="_blank">http://www.cmat.edu.uy/~rpotrie/</a></div>
</div>