Персоналии: Оселедец Иван Валерьевич

Персоналии

RUS ENG

ЖУРНАЛЫ ПЕРСОНАЛИИ ОРГАНИЗАЦИИ КОНФЕРЕНЦИИ СЕМИНАРЫ ВИДЕОТЕКА ПАКЕТ AMSBIB

JavaScript is disabled in your browser. Please switch it on to enable full functionality of the website

Оселедец Иван Валерьевич

Публикаций:	24 (24)
в MathSciNet:	5 (5)
в zbMATH:	4 (4)
в Web of Science:	8 (8)
в Scopus:	9 (9)
Цитированных статей:	15
Цитирований:	145
Лекций и докладов:	18

Статистика просмотров:
Эта страница:	4229
Страницы публикаций:	6454
Полные тексты:	3063
Списки литературы:	552

доктор физико-математических наук (2012)

Специальность ВАК:

01.01.07 (вычислительная математика)

E-mail:

Сайт:

http://spring.inm.ras.ru/osel

Научная биография:

Оселедец, Иван Валерьевич. Нелинейные аппроксимации матриц : дис. ... канд. физ.-матем. наук : 01.01.07; [Место защиты: Ин-т вычисл. математики]. - Москва, 2007. - 102 с.

Оселедец, Иван Валерьевич. Вычислительные тензорные методы и их применения : дис. ... докт. физ.-матем. наук : 01.01.07; [Место защиты: Ин-т вычисл. математики]. - Москва, 2012. - 205 с.

https://www.mathnet.ru/rus/person20255

https://ru.wikipedia.org/wiki/Оселедец,_Иван_Валерьевич

Список публикаций на Google Scholar

https://zbmath.org/authors/ai:oseledets.ivan-v

https://mathscinet.ams.org/mathscinet/MRAuthorID/737687

https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=156859

https://orcid.org/0000000320712163

https://www.webofscience.com/wos/author/record/E-2146-2014

https://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=8529104000

https://www.researchgate.net/profile/Ivan-Oseledets

Список публикаций:

по годам

		Цитирования (Crossref Cited-By Service + Math-Net.Ru)


2024
1.	Daniil Merkulov, Daria Cherniuk, Alexander Rudikov, Ivan Oseledets, Ekaterina Muravleva, Aleksandr Mikhalev, Boris Kashin, “Quantization of large language models with an overdetermined basis”, Proceedings of the 40th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2024), Proc. Mach. Learn. Res. (PMLR), 244, 2024, 2527–2536 , arXiv: 2404.09737 ;
2.	D. M. Merkulov, I. V. Oseledets, “Another approach to build Lyapunov functions for the first order methods in the quadratic case”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 64:4 (2024), 788–805 ; Comput. Math. Math. Phys., 64:4 (2024), 788–805

2023
3.	Ivan V. Oseledets, Maxim V. Rakhuba, André Uschmajew, “Local convergence of alternating low-rank optimizationmethods with overrelaxation”, Numer. Linear Algebra Appl., 30:3 (2023), 2459 , 15 pp. ;	1 ^[x]
4.	A. Chertkov, O. Tsymboi, M. Pautov, I. Oseledets, “Translate your gibberish: black-box adversarial attack on machine translation systems”, Исследования по прикладной математике и информатике. II–2, Зап. научн. сем. ПОМИ, 530, ПОМИ, Спб., 2023, 96–112 ;
5.	В. С. Фанасков, И. В. Оселедец, “Спектральные нейронные операторы”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 514:2 (2023), 72–79 ; V. S. Fanaskov, I. V. Oseledets, “Spectral neural operators”, Dokl. Math., 108:suppl. 2 (2023), S226–S232	7 ^[x]

2022
6.	С. А. Буденный, В. Д. Лазарев, Н. Н. Захаренко, А. Н. Коровин, О. А. Плосская, Д. В. Димитров, В. С. Ахрипкин, И. В. Павлов, И. В. Оселедец, И. С. Барсола, И. В. Егоров, А. А. Костерина, Л. Е. Жуков, “eco2AI : контроль углеродного следа моделей машинного обучения в качестве первого шага к устойчивому искусственному интеллекту”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 508 (2022), 134–145 ; S. A. Budennyy, V. D. Lazarev, N. N. Zakharenko, A. N. Korovin, O. A. Plosskaya, D. V. Dimitrov, V. S. Akhripkin, I. V. Pavlov, I. V. Oseledets, I. S. Barsola, I. V. Egorov, A. A. Kosterina, L. E. Zhukov, “eco2AI: carbon emissions tracking of machine learning models as the first step towards sustainable AI”, Dokl. Math., 106:suppl. 1 (2022), S118–S128	49 ^[x]
7.	Е. В. Бурнаев, А. В. Бернштейн, В. В. Вановский, А. А. Зайцев, А. М. Булкин, В. Ю. Игнатьев, Д. Г. Шадрин, С. В. Илларионова, И. В. Оселедец, А. Ю. Михалев, А. А. Осипцов, А. А. Артемов, М. Г. Шараев, И. Е. Трофимов, “Фундаментальные исследования и разработки в области прикладного искусственного интеллекта”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 508 (2022), 19–27 ; E. V. Burnaev, A. V. Bernshtein, V. V. Vanovskiy, A. A. Zaytsev, A. M. Bulkin, V. Yu. Ignatiev, D. G. Shadrin, S. V. Illarionova, I. V. Oseledets, A. Yu. Mikhalev, A. A. Osiptsov, A. A. Artemov, M. G. Sharaev, I. E. Trofimov, “Fundamental research and developments in the field of applied artificial intelligence”, Dokl. Math., 106:suppl. 1 (2022), S14–S22	1 ^[x]
8.	Д. Ю. Турдаков, А. И. Аветисян, К. В. Архипенко, А. В. Анциферова, Д. С. Ватолин, С. С. Волков, А. В. Гасников, Д. А. Девяткин, М. Д. Дробышевский, А. П. Коваленко, М. И. Кривоносов, Н. В. Лукашевич, В. А. Малых, С. И. Николенко, И. В. Оселедец, А. И. Перминов, И. В. Соченков, М. М. Тихомиров, А. Н. Федотов, М. Ю. Хачай, “Доверенный искусственный интеллект: вызовы и перспективные решения”, Докл. РАН. Матем., информ., проц. упр., 508 (2022), 13–18 ; D. Yu. Turdakov, A. I. Avetisyan, K. V. Arkhipenko, A. V. Antsiferova, D. S. Vatolin, S. S. Volkov, A. V. Gasnikov, D. A. Devyatkin, M. D. Drobyshevskiy, A. P. Kovalenko, M. I. Krivonosov, N. V. Lukashevich, V. A. Malykh, S. I. Nikolenko, I. V. Oseledets, A. I. Perminov, I. V. Sochenkov, M. M. Tihomirov, A. N. Fedotov, M. Yu. Khachay, “Trusted artificial intelligence: challenges and promising solutions”, Dokl. Math., 106:suppl. 1 (2022), S9–S13	1 ^[x]

2021
9.	С. А. Матвеев, И. В. Оселедец, Е. С. Пономарев, А. В. Чертков, “Обзор методов визуализации искусственных нейронных сетей”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 61:5 (2021), 896–910 ; S. A. Matveev, I. V. Oseledets, E. S. Ponomarev, A. V. Chertkov, “Overview of visualization methods for artificial neural networks”, Comput. Math. Math. Phys., 61:5 (2021), 887–899	4 ^[x]
10.	А. И. Бойко, И. В. Оселедец, Г. Феррер, “TT-QI: ускоренная итерация функции ценности в формате тензорного поезда для задач стохастического оптимального управления”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 61:5 (2021), 865–877 ; A. I. Boyko, I. V. Oseledets, G. Ferrer, “TT-QI: Faster value iteration in tensor train format for stochastic optimal control”, Comput. Math. Math. Phys., 61:5 (2021), 836–846	1 ^[x]
11.	И. В. Оселедец, П. В. Харюк, “Моделирование структуры данных с помощью блочного тензорного разложения: разложение объединенных тензоров и вариационное блочное тензорное разложение как параметризованная модель смесей”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 61:5 (2021), 845–864 ; I. V. Oseledets, P. V. Kharyuk, “Structuring data with block term decomposition: decomposition of joint tensors and variational block term decomposition as a parametrized mixture distribution model”, Comput. Math. Math. Phys., 61:5 (2021), 816–835
12.	Ю. В. Гусак, Т. К. Даулбаев, И. В. Оселедец, Е. С. Пономарев, А. С. Чихоцкий, “Малоранговое представление нейронных сетей”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 61:5 (2021), 800–812 ; J. V. Gusak, T. K. Daulbaev, I. V. Oseledets, E. S. Ponomarev, A. S. Cichocki, “Reduced-order modeling of deep neural networks”, Comput. Math. Math. Phys., 61:5 (2021), 774–785	5 ^[x]
13.	Н. Л. Замарашкин, И. В. Оселедец, Е. Е. Тыртышников, “Новые приложения матричных методов”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 61:5 (2021), 691–695 ; N. L. Zamarashkin, I. V. Oseledets, E. E. Tyrtyshnikov, “New applications of matrix methods”, Comput. Math. Math. Phys., 61:5 (2021), 669–673	1 ^[x]

2019
14.	А. В. Чащин, М. А. Бочев, И. В. Оселедец, Г. В. Овчинников, “Предсказание эволюции динамических систем остаточными нейронными сетями”, Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2019, 131 , 26 с.	1 ^[x]

2018
15.	И. В. Оселедец, М. А. Бочев, А. М. Катруца, Г. В. Овчинников, “Как оптимизировать предобусловливатели в методе сопряжëнных градиентов: стохастический подход”, Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 164 , 26 с.

2014
16.	П. В. Харюк, И. В. Оселедец, В. Л. Ушаков, “Сжатие фМРТ-данных с помощью WTT-преобразования”, Выч. мет. программирование, 15:4 (2014), 669–676
17.	П. В. Харюк, И. В. Оселедец, “WTT-разложение для семейств массивов и его применение для сжатия изображений”, Выч. мет. программирование, 15:2 (2014), 229–238
18.	А. Ю. Михалев, И. В. Офёркин, И. В. Оселедец, А. В. Сулимов, Е. Е. Тыртышников, В. Б. Сулимов, “Применение мультизарядового приближения больших плотных матриц в рамках модели поляризуемого континуума для растворителя”, Выч. мет. программирование, 15:1 (2014), 9–21
19.	Т. Г. Салуев, И. В. Оселедец, Р. Ю. Фадеев, “Web-платформа для создания интерактивных обучающих курсов по вычислительным методам”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2014, № 1, 46–51

2009
20.	И. В. Оселедец, С. Л. Ставцев, Е. Е. Тыртышников, “Интегрирование осциллирующих функций в квазитрехмерной задаче электродинамики”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 49:2 (2009), 301–312 ; I. V. Oseledets, S. L. Stavtsev, E. E. Tyrtyshnikov, “Integration of oscillating functions in a quasi-three-dimensional electrodynamic problem”, Comput. Math. Math. Phys., 49:2 (2009), 292–303	1 ^[x]

2007
21.	И. В. Оселедец, “Оценки снизу для сепарабельных аппроксимаций ядра Гильберта”, Матем. сб., 198:3 (2007), 137–144 ; I. V. Oseledets, “Lower bounds for separable approximations of the Hilbert kernel”, Sb. Math., 198:3 (2007), 425–432	16 ^[x]

2006
22.	И. В. Оселедец, Д. В. Савостьянов, “Минимизационные методы аппроксимации тензоров и их сравнение”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 46:10 (2006), 1725–1734 ; I. V. Oseledets, D. V. Savostyanov, “Minimization methods for approximating tensors and their comparison”, Comput. Math. Math. Phys., 46:10 (2006), 1641–1650	19 ^[x]

2005
23.	И. В. Оселедец, “Применение разделенных разностей и $B$-сплайнов для построения быстрых дискретных преобразований вейвлетовского типа на неравномерных сетках”, Матем. заметки, 77:5 (2005), 743–752 ; I. V. Oseledets, “Use of Divided Differences and $B$ Splines for Constructing Fast Discrete Transforms of Wavelet Type on Nonuniform Grids”, Math. Notes, 77:5 (2005), 686–694	5 ^[x]
24.	И. В. Оселедец, Е. Е. Тыртышников, “Приближенное обращение матриц при решении гиперсингулярного интегрального уравнения”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 45:2 (2005), 315–326 ; I. V. Oseledets, E. E. Tyrtyshnikov, “Approximate inversion of matrices in the process of solving a hypersingular integral equation”, Comput. Math. Math. Phys., 45:2 (2005), 302–313	33 ^[x]

Доклады и лекции в базе данных Math-Net.Ru

1.	Квантизация больших языковых моделей с переопределенным базисом Б. С. Кашин, И. В. Оселедец Научная сессия МИАН, посвященная подведению итогов 2024 года 20 ноября 2024 г. 11:15
2.	Как математика может помочь в развитии и исследовании алгоритмов искусственного интеллекта И. В. Оселедец Семинар «Математические основы искусственного интеллекта» 28 февраля 2024 г. 17:00
3.	Математика и ИИ И. В. Оселедец Главный научный семинар Университета Иннополис «Иннополис. Наука» 8 февраля 2024 г. 16:45
4.	Approximation of high-dimensional functions with tensors and neural networks И. В. Оселедец Международная конференция “Нелинейные аппроксимации и дискретизация”, посвященная 70-летию профессора В.Н.Темлякова 31 октября 2023 г. 15:50
5.	Вычислительные технологии решения многомерных задач, искусственный интеллект, нейросеть ChatGPT И. В. Оселедец III Конференция математических центров России 10 октября 2023 г. 12:30
6.	Practical challenges in non-convex optimization I. V. Oseledets Beijing–Moscow Mathematics Colloquium 24 марта 2023 г. 11:00
7.	Обзор современных проблем искусственного интеллекта И. В. Оселедец Семинар Отделения математических наук РАН по проблемам искусственного интеллекта 13 октября 2022 г.
8.	Методы машинного обучения для решения задач математического моделирования и обратных задач И. В. Оселедец Конференция международных математических центров мирового уровня 12 августа 2021 г. 18:50
9.	Геометрия в моделях машинного обучения Иван Оселедец Коллоквиум Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ 27 апреля 2021 г. 16:20
10.	Современные проблемы машинного обучения и больших данных И. В. Оселедец Актуальные проблемы прикладной математики 29 мая 2020 г.
11.	Глубокие нейронные сети и их связь с динамическими системами и аппроксимацией многомерных функций И. В. Оселедец Динамические системы и дифференциальные уравнения 16 марта 2020 г. 18:30
12.	Deep Learning and Tensor Networks И. В. Оселедец Optimization at Work 27 октября 2017 г. 16:15
13.	Tensor networks: review and open problems I. V. Oseledets Second Workshop "Critical and collective effects in graphs and networks" 18 мая 2017 г. 16:15
14.	Computational tensor methods in multidimensional stochastic problems. Lecture 4 I. V. Oseledets Школа по стохастике и финансовой математике 8 сентября 2015 г. 18:00
15.	Computational tensor methods in multidimensional stochastic problems. Lecture 3 I. V. Oseledets Школа по стохастике и финансовой математике 8 сентября 2015 г. 17:00
16.	Computational tensor methods in multidimensional stochastic problems. Lecture 2 I. V. Oseledets Школа по стохастике и финансовой математике 7 сентября 2015 г. 18:00
17.	Computational tensor methods in multidimensional stochastic problems. Lecture 1 I. V. Oseledets Школа по стохастике и финансовой математике 7 сентября 2015 г. 17:00
18.	Вычислительные тензорные методы и различные приложения И. В. Оселедец Математический кружок 1 октября 2013 г.

Организации

Обратная связь:

Пользовательское соглашение

Регистрация посетителей портала

Логотипы