<div dir="ltr"><div dir="ltr">Hi all — please join us on <b>Wednesday at 12:30pm</b> for another theory lunch! Details below:<div><br></div><div>*****</div><div><b>Date: </b>April 3, 2024</div><div><b>Time:</b> 12:30pm</div><div><b>Location: </b>JCL 390</div><div><b><br></b></div><div><b>Title: </b>Multidimensional scaling as an approximation algorithms problem?</div><div><b><br></b></div><div><b>Speaker:</b> Frederic Koehler</div><div><b><br></b></div><div><b>Abstract: </b>Multi-Dimensional Scaling (MDS) is a (class of) optimization problems introduced</div>in the psychometrics, graph drawing, and other communities where the goal is to embed<br>n points in low dimensions while preserving the distance/dissimilarity between points. <br>I think it is a nice example of a nonconvex optimization problem arising from data analysis.<br>I will present some initial progress and mathematical questions related to the complexity of this optimization problem.</div></div>