Журнал вычислительной математики и математической физики
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Ж. вычисл. матем. и матем. физ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Журнал вычислительной математики и математической физики, 2018, том 58, номер 1, страницы 52–69
DOI: https://doi.org/10.7868/S0044466918010052 (Mi zvmmf10659) 		 
Эта публикация цитируется в 41 научных статьях (всего в 41 статьях)

Универсальный метод для задач стохастической композитной оптимизации

А. В. Гасниковab, Ю. Е. Нестеровcd

a 141700 Долгопрудный, М.о., Институтский пер., 9, НИУ МФТИ
b 127051 Москва, Бол. Каретный пер., 19, стр. 1, Ин-т пробл. передачи информац. РАН
c 101000 Москва, ул. Мясницкая, 9-11, ИЭТи ТП НИУ ВШЭ
d Voie du Roman Pays 34, L1.03.01-B-1348 Louvain-la-Neuve (Belgium)
Список цитирования (41)
Список литературы:
PDF
HTML
DOI: https://doi.org/10.7868/S0044466918010052
Аннотация: Предлагается быстрый градиентный метод для задач гладкой выпуклой оптимизации, требующий всего одну проекцию. Метод имеет наглядную геометрическую интерпретацию, поэтому получил название “метода подобных треугольников” (МПТ). В работе также предлагаются: композитный, адаптивный и универсальный вариант МПТ. Впервые (на базе МПТ) предлагается универсальный метод для сильно выпуклых задач (причем предложенный метод оказался непрерывным по параметру сильной выпуклости гладкой части функционала). Показывается, как универсальный вариант МПТ можно применять к задачам стохастической оптимизации. Библ. 25.
Ключевые слова: быстрый градиентный метод, композитная оптимизация, универсальный метод, сильно выпуклый случай, стохастическая оптимизация, метод подобных треугольников.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 17-11-01027
Российский фонд фундаментальных исследований 15-31-70001_мол_а_мос
15-31-20571_мол_а_вед
Работа выполнена Гасниковым А.В. при финансовой поддержке РФФИ (коды проектов 15-31-70001 и 15-31-20571), Нестеровым Ю.Е. при финансовой поддержке РНФ (код проекта 17-11-01027).
Поступила в редакцию: 12.05.2016
Исправленный вариант: 28.08.2016
Англоязычная версия:
Computational Mathematics and Mathematical Physics, 2018, Volume 58, Issue 1, Pages 48–64
DOI: https://doi.org/10.1134/S0965542518010050
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.626
Образец цитирования: А. В. Гасников, Ю. Е. Нестеров, “Универсальный метод для задач стохастической композитной оптимизации”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 58:1 (2018), 52–69; Comput. Math. Math. Phys., 58:1 (2018), 48–64
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{GasNes18}
\by А.~В.~Гасников, Ю.~Е.~Нестеров
\paper Универсальный метод для задач стохастической композитной оптимизации
\jour Ж. вычисл. матем. и матем. физ.
\yr 2018
\vol 58
\issue 1
\pages 52--69
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/zvmmf10659}
\crossref{https://doi.org/10.7868/S0044466918010052}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=32282715}
\transl
\jour Comput. Math. Math. Phys.
\yr 2018
\vol 58
\issue 1
\pages 48--64
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0965542518010050}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000426674100003}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85042697478}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf10659
  • https://www.mathnet.ru/rus/zvmmf/v58/i1/p52
    • Эта публикация цитируется в следующих 41 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Журнал вычислительной математики и математической физики Computational Mathematics and Mathematical Physics
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:594
    Список литературы:125
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024