Modeling Moscow Institute of Physics and Technology
Huge-scale problems
В последнее десятилетие наблюдается стремительный рост размерности решаемых задач оптимизации и статистики, сильно опережающий темпы роста доступных вычислительных мощностей. Это во многом обусловлено взрывным ростом Интернета, а также существенными прорывами в медицине. «Большие данные» (Big Data) стали основным трендом и богатым источником задач в оптимизации, статистике и многих других областях.
Для решения оптимизационных и статистических задач огромной размерности требуется разработка новых методов, сложность которых слабо зависела бы от размерности решаемых задач. Сотрудники магистерской программы являются признанными специалистами в области разработки алгоритмов для задач огромной размерности.
|
Primal-Dual Subgradient Method for Huge-Scale Linear Conic Problems In this paper we develop a primal-dual Преподаватели: Нестеров Юрий Евгеньевич, Шпирко Сергей Валерьевич, 30 декабря 2014 |
|
Random walk based web page ranking functions learning with gradient-free optimization methods In this paper we consider a problem of web page relevance to a search query. We are working in the framework called Semi-Supervised PageRank which can account for some properties which are not considered by classical approaches such as PageRank and BrowseRank algorithms. We introduce a graphical parametric model for web pages ranking. The goal is to identify the unknown parameters using the information about page relevance to a number of queries given by some experts (assessors). The resulting problem is formulated as an optimization one. Due to hidden huge dimension of the last problem we use random gradient-free methods to solve it. We prove the convergence theorem and give the number of arithmetic operations which is needed to solve it with a given accuracy. Преподаватели: Гасников Александр Владимирович, Двуреченский Павел , Максим Жуковский, 27 декабря 2014 |
|
Методы оптимизации для задач с неточным оракулом в гильбертовом пространстве В работе обсуждается применение прокс-методов конечномерной оптимизации с неточным оракулом для задач оптимизации в Гильбертовом пространстве. Даются оценки погрешностей предлагаемых алгоритмов. Преподаватели: Гасников Александр Владимирович, Двуреченский Павел , 27 декабря 2014 |
|
Операторы Минковского и их применение в дифференциальных играх В работе предложен алгоритм для поиска квазиоптимальных стратегий в нелинейных дифференциальных играх на плоскости с целевым множеством. Даны оценки погрешности алгоритма. Преподаватели: Двуреченский Павел , Иванов Григорий Евгеньевич, 27 декабря 2014 |
|
Преподаватели: Гасников Александр Владимирович, Двуреченский Павел , 27 декабря 2014 |
19.05.2014 20.05.2014 21.05.2014 22.05.2014 |
Invited Plenary Talk (title TBA) SIAM (Society for Industrial and Applied Mathematics) |
15.05.2014 16.05.2014 |
Advances in Optimization and Statistics Institute of Information Transmission Problems of RAS (Kharkevich Institute) |
21.02.2014 |
Institute of Information Transmission Problems of RAS (Kharkevich Institute). Конференция пройдет в Институте проблем передачи информации РАН (ИППИ РАН), к.615 |
26.12.2013 |
New trends in Predictive Modeling Institute of Information Transmission Problems of RAS (Kharkevich Institute). All talks take place at Institute for Information Transmission Problems (B. Karetny, 19). |
26.12.2013 |
