近日，我院张宋传教授联合福建师范大学黄丽清博士、南京信息工程大学夏又生教授、香港城市大学王钧教授在国际权威学术期刊《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》上发表了研究论文《A Fast Algorithm for Matrix-Variable Triconvex Optimization with Application to Blind Image Deblurring》(vol.13,no.5, pp.1184–1206, May 2026)。该成果以武夷学院为第一署名单位，张宋传教授为第一作者。
矩阵变量三凸优化是向量变量三凸或双凸优化的重要推广，已在多个领域得到广泛应用。为减少计算时间与存储需求，该文提出一种矩阵型的迭代算法，可快速求解一类带约束的矩阵变量三凸优化问题。新算法是基于矩阵形式的交替投影迭代算法框架，能完全在矩阵状态空间下运行，同时结合问题的最优性条件给出了一高效的线搜索策略，进而可获取更大的步长。与现有向量形式交替投影梯度法相比，新算法降低了存储需求与计算成本，计算效率更高。在较弱条件下，该方法生成的每个序列均能保证全局收敛至偏最优解。最后，新算法被应用于盲图像去模糊问题，结果表明，该算法在计算时间与解的质量方面均优于相关的经典迭代算法。
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica (JAS)创刊于2014年，由中国自动化学会、中国科学院自动化研究所联合主办的英文期刊，并与IEEE合作出版。该刊聚焦自动控制、人工智能、机器人等领域的理论研究与技术应用，属中科院SCI一区TOP期刊，IF=19.2（2025年），被中国计算机学会评定为计算领域T1类顶级期刊。
原文链接：https://www.ieee-jas.com/en/article/doi/10.1109/JAS.2026.125711