Гасников Александр Владимирович

Доктор физико-математических наук, профессор

Заведующий лабораторией математических методов оптимизации, заведующий кафедрой математических основ управления

Ссылка на страницу Google Scholar

Статистика цитирования: 8307, начиная с 2019 г. — 5932
h-индекс: 44, начиная с 2019 г. — 40
i10-индекс: 198, начиная с 2019 г. — 150
Родился 02 сентября 1983 г.

Образование

2006 г. — окончил факультет управления и прикладной математики МФТИ.

2007 г. — кандидат физико-математических наук, окончил аспирантуру МФТИ, тема диссертации: «Асимптотическое по времени поведение решения начальной задачи Коши для закона сохранения с нелинейной дивергентной вязкостью» (научный руководитель А.А. Шананин).

2011 г. — доцент по кафедре математических основ управления

2016 г. — доктор физико-математических наук, тема докторской диссертации: «Эффективные численные методы поиска равновесий в больших транспортных сетях» (научные консультанты A.А. Шананин и Ю.Е. Нестеров).

2024 г. — присвоено ученое звание профессора по специальности «Теоретическая информатика, кибернетика» приказом Министерства науки и высшего образования РФ

Профессиональный опыт

с мая 2025 г. — член-корреспондент отделения математических наук РАН

с августа 2024 г. — член Совета по науке и образованию при президенте России

с августа 2024 г. — научный директор Музейного пространства на территории Концертного центра «Сириус»

с 2024 г. — ведущий научный сотрудник отдела Математических основ искусственного интеллекта МИАН РАН

с февраля 2024 г. — член научного совета альянса в сфере искусственного интеллекта (ИИ)

с ноября 2023 г. — ректор Университета «Иннополис»

с августа 2023 г. — заведующий лабораторией Многомасштабной нейродинамики для интеллектуальных систем Сколтеха

с 2023 г. — главный научный сотрудник Сколтеха

с 2023 г. — заведующий лабораторией № 10 ИППИ РАН Математических основ машинного обучения

с 2023 г. — член редколлегии Сибирского журнала индустриальной математики

с 2023 г. — член редколлегии Журнала вычислительной математики и математической физики

с 2022 г. — член редколлегии Journal of Optimization Theory and Applications — Q1 (один из ведущих мировых журналов по численным методам оптимизации)

с 2022 г. — академический руководитель направления ПМФ в школе ФПМИ

с 2022 г. — заведующий лабораторией математических методов оптимизации, Московский физико-технический институт (государственный университет)

с 2022 г. — заведующий кафедрой математических основ управления, Московский физико-технический институт (государственный университет)

с 2021 г. — руководитель группы в ИИ Центре Института системного программирования РАН

с 2020 г. — профессор, Московский физико-технический институт (государственный университет)

с 2020 г. — профессор, факультет компьютерных наук, Высшая школа экономики

с 2019 г. — руководитель научной группы Huawei в Московском физико-техническом институте (государственном университете)

с 2016 г. — член редколлегии Сибирского журнала вычислительной математики

с 2015 г. — ведущий научный сотрудник, сектор №7, Институт проблем передачи информации

2015–2020 гг. — доцент, факультет компьютерных наук, Высшая школа экономики

2011–2020 гг. — доцент, факультет управления и прикладной математики, Московский физико-технический институт (государственный университет)

Профессиональные интересы

Математическое моделирование транспортных потоков

Оптимизация (большой размерности, распределенная и параллельная, стохастическая, онлайн)

Машинное обучение с точки зрения оптимизации

Исследовательские проекты и гранты

РФФИ 18-29-03071 мк «Решения Big Data для моделирования, анализа и оптимизации транспортных процессов» (2018-2021) — исполнитель

РФФИ 18-31-20005 мол_а_вед «Разработка общих принципов построения и анализа скорости сходимости численных методов оптимизации на основе концепции модели целевой функции» (2018-2020) — руководитель

РФФИ 19-31-51001 Научное наставничество «Распределенные и параллельные алгоритмы решения задач анализа данных» (2019-2021) — руководитель

РФФИ 19-31-90062 Аспиранты «Единый взгляд на рандомизированные численные методы решения задач выпуклой оптимизации» (2019-2021) — руководитель

РФФИ 19-31-90170 Аспиранты «Поиск равновесий в транспортных сетях с помощью прямо-двойственных ускоренных методов с вспомогательной одномерной оптимизацией» (2019-2021) — руководитель

РНФ 17-11-01027 Алгоритмическая оптимизация для задач с большим числом переменных (2017-2019) — участник

РНФ 18-71-10108 Оптимальный транспорт: численные методы и приложения к анализу данных (2018-2021) — участник

Государственное задание №075-00337-20-03 «Разработка эффективных алгоритмов решения задач оптимизации больших размеров» (2020-2023) — исполнитель

РФФИ № 19-31-51001 Научное наставничество «Распределенные и параллельные алгоритмы решения задач анализа данных» (2020-2021) — руководитель

РНФ 21-71-30005 Разработка численных методов оптимизации в приложениях к задачам управления, обратным задачам и обучению (2021-2024) — основной исполнитель

РНФ 23-11-00229 Разработка эффективных распределенных алгоритмов решения оптимизационных задач (2023-2025)— руководитель

Защищенные диссертации

Алкуса Мохаммад, «Численные методы решения негладких задач выпуклой оптимизации с функциональными ограничениями / Numerical Methods for Non-Smooth Convex Optimization Problems with Functional Constraints» (11.06.2020). Кандидат физико-математических наук.

Тюрин Александр Игоревич, «Разработка метода решения задач структурной оптимизации / Development of a method for solving structural optimization problems» (19.11.2020). Кандидат компьютерных наук. 

Двуреченский Павел Евгеньевич, «Численные методы оптимизации для задач большой размерности: неточный оракул и прямо-двойственный анализ / Numerical methods in large-scale optimization: inexact oracle and primal-dual analysis» (28.12.2020). Доктор компьютерных наук.

Камзолов Дмитрий Игоревич, «Ускорение тензорных методов и их оптимальная комбинация / Acceleration of Tensor Methods and Their Optimal Combination» (29.12.2020). Кандидат физико-математических наук.

Горбунов Эдуард Александрович, «Стохастические и распределённые методы с компрессией градиентов и локальными шагами / Distributed and Stochastic Optimization Methods with Gradient Compression and Local Steps» (23.12.2021). Кандидат физико-математических наук.

Омельченко Сергей Сергеевич, «Численные методы решения задач выпуклой оптимизации больших размеров, имеющих специальную структуру» (23.12.2021). Кандидат физико-математических наук.

Котлярова Екатерина Владимировна, «Поиск равновесия в многостадийных транспортных моделях» (15.12.2022). Кандидат физико-математических наук.

Матюхин Владислав Вячеславович, «Ускоренный метаалгоритм и его приложения» (22.12.2022). Кандидат физико-математических наук.

Дорн Юрий Владимирович, «Модель Нестерова-де Пальмы и ее применение в задачах макроскопического моделирования транспортных потоков» (22.12.2022). Кандидат технических наук

Макаренко Дмитрий Владимирович, «Разработка численных методов решения задач оптимизации при ослабленных условиях гладкости» (22.12.2022). Кандидат физико-математических наук

Титов Александр Александрович, «Методы оптимизации для негладких задач в пространствах больших размерностей» (27.06.2023). Кандидат компьютерных наук

Безносиков Александр Николаевич, «Безградиентные методы решения седловых задач и не только / Gradient-Free Methods for Saddle-Point Problems and Beyond» (30.08.2023). Кандидат физико-математических наук

Рогозин Александр Викторович, «Децентрализованная оптимизация на меняющихся со временем сетях / Decentralized optimization over time-varying networks» (30.08.2023). Кандидат физико-математических наук

Остроухов Петр Алексеевич, «Применение методов высокого порядка к задачам оптимизации со структурными особенностями / High-order methods for optimization problems with specific structure» (28.12.2023). Кандидат физико-математических наук

Новицкий Василий Геннадьевич, «Новые оценки для стохастических безградиентных методов с одноточечным оракулом / New Bounds for One-point Stochastic Gradient-free Methods» (7.11.2024). Кандидат физико-математических наук

Ярмошик Демьян Валерьевич, «Децентрализованная оптимизация с аффинными ограничениями / Decentralized optimization with affine constraints» (23.12.2024). Кандидат физико-математических наук

Масловский Александр Юрьевич, «Оптимизация функционалов предыскажения сигнала по типу Виннера-Гаммерштейна, для устранения интермодуляционных компонент, возникающих при усилении мощности / Optimization of digital pre-distortion Wiener-Hammerstein like functionals for cancellation of Inter modulation distortions» (26.12.2024). Кандидат технических наук

Шибаев Иннокентий Андреевич, «Безградиентные методы оптимизации для функций с гельдеровым градиентом» (26.12.2024). Кандидат физико-математических наук

Публикации

2025

Ilya Kuruzov, Mohammad Alkousa, Fedor Stonyakin, Alexander Gasnikov. Gradient-type methods for decentralized optimization problems with Polyak–Łojasiewicz condition over time-varying networks (2025) Optimization Methods and Software, 1–28. DOI Q2

Aleksandr Beznosikov, Valentin Samokhin, Alexander Gasnikov. Distributed saddle point problems: lower bounds, near-optimal and robust algorithms (2025) Optimization Methods and Software. DOI Q2

Ilya Kuruzov, Alexander Rogozin, Demyan Yarmoshik, Alexander Gasnikov. The mirror-prox sliding method for non-smooth decentralized saddle-point problems (2025) Optimization Methods and Software. DOI Q2

Artem Vasin, Valery Krivchenko, Dmitry Kovalev, Fedyor Stonyakin, Nazari Tupitsa, Pavel Dvurechensky, Mohammad Alkousa, Nikita Kornilov, Alexander Gasnikov. On Solving Minimization and Min-Max Problems by First-Order Methods with Relative Error in Gradients (2025) 

Dmitrii Pasechniuk, Pavel Dvurechensky, César A Uribe, Alexander Gasnikov. Decentralised convex optimisation with probability-proportional-to-size quantization (2025)

Aleksandr Lobanov, Alexander Gasnikov. Power of Generalized Smoothness in Stochastic Convex Optimization: First- and Zero-Order Algorithms (2025)

Egor Gladin, Alexander Gasnikov, Pavel Dvurechensky. Accuracy certificates for convex minimization with inexact oracle (2025) Journal of Optimization Theory and Applications. DOI

2024

Lobanov, A., Bashirov, N., Gasnikov, A. The “Black-Box” Optimization Problem: Zero-Order Accelerated Stochastic Method via Kernel Approximation (2024) Journal of Optimization Theory and Applications, 203 (3), pp. 2451-2486. Scopus DOI Q1

Gorbunov, E., Danilova, M., Shibaev, I., Dvurechensky, P., Gasnikov, A. High-Probability Complexity Bounds for Non-smooth Stochastic Convex Optimization with Heavy-Tailed Noise (2024) Journal of Optimization Theory and Applications, 203 (3), pp. 2679-2738. Scopus DOI Q1

Klimza, A., Gasnikov, A., Stonyakin, F., Alkousa, M. Universal methods for variational inequalities: Deterministic and stochastic cases (2024) Chaos, Solitons and Fractals, 187, статья № 115418, . Scopus DOI Q1

Pichugin, A., Pechin, M., Beznosikov, A., Novitskii, V., Gasnikov, A. Method with batching for stochastic finite-sum variational inequalities in non-Euclidean setting (2024) Chaos, Solitons and Fractals, 187, статья № 115396, . Scopus DOI Q1

Alkousa, M., Stonyakin, F., Gasnikov, A., Abdo, A., Alcheikh, M. Higher degree inexact model for optimization problems (2024) Chaos, Solitons and Fractals, 186, статья № 115292, . Scopus DOI Q1

Statkevich, E., Bondar, S., Dvinskikh, D., Gasnikov, A., Lobanov, A. Gradient-free algorithm for saddle point problems under overparametrization (2024) Chaos, Solitons and Fractals, 185, статья № 115048, . Scopus DOI Q1

Dvurechensky, P., Ostroukhov, P., Gasnikov, A., Uribe, C.A., Ivanova, A. Near-optimal tensor methods for minimizing the gradient norm of convex functions and accelerated primal–dual tensor methods (2024) Optimization Methods and Software, 39 (5), pp. 1068-1103. Scopus DOI Q1

Rogozin, A., Beznosikov, A., Dvinskikh, D., Kovalev, D., Dvurechensky, P., Gasnikov, A. Decentralized saddle point problems via non-Euclidean mirror prox (2024) Optimization Methods and Software. Scopus DOI Q1

Agafonov, A., Kamzolov, D., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Takáč, M. Inexact tensor methods and their application to stochastic convex optimization (2024) Optimization Methods and Software, 39 (1), pp. 42-83. Scopus DOI Q1

Metelev, D., Rogozin, A., Gasnikov, A., Kovalev, D. Decentralized saddle-point problems with different constants of strong convexity and strong concavity (2024) Computational Management Science, 21 (1), статья № 5. Scopus DOI Q2

Solodkin, V., Chezhegov, S., Nazikov, R., Beznosikov, A., Gasnikov, A. Accelerated Stochastic Gradient Method with Applications to Consensus Problem in Markov-Varying Networks (2024) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 14766 LNCS, pp. 69-86. Scopus DOI Q2

Nguyen, N.T., Rogozin, A., Metelev, D., Gasnikov, A. Min-Max Optimization over Slowly Time-Varying Graphs (2024) Doklady Mathematics, 108 (Suppl 2), pp. S300-S309. Scopus DOI Q2

Meruza Kubentayeva, Demyan Yarmoshik, Mikhail Persiianov, Alexey Kroshnin, Ekaterina Kotliarova, Nazarii Tupitsa, Dmitry Pasechnyuk, Alexander Gasnikov, Vladimir Shvetsov, Leonid Baryshev, Alexey Shurupov. Primal-Dual Gradient Methods for Searching Network Equilibria in Combined Models with Nested Choice Structure and Capacity Constraints (2024) Scopus DOI Q3

Krivchenko, V.O., Gasnikov, A.V., Kovalev, D.A. Convex-Concave Interpolation and Application of PEP to the Bilinear-Coupled Saddle Point Problem (2024) Russian Journal of Nonlinear Dynamics, 20 (5), pp. 875-893. Scopus DOI Q3

Akindinov, G.D., Gasnikov, A.V., Krivorotko, O.I., Matyukhin, V.V., Pletnev, N.V. Gradient-type Approaches to Inverse and Ill-Posed Problems of Mathematical Physics (2024) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 64 (9), pp. 1974-1990. Scopus DOI Q3

Dorn, Y., Kornilov, N., Kutuzov, N., Nazin, A., Gorbunov, E., Gasnikov, A. Implicitly normalized forecaster with clipping for linear and non-linear heavy-tailed multi-armed bandits (2024) Computational Management Science, 21 (1), статья № 19. Scopus DOI Q3

Pirau, V., Beznosikov, A., Takáč, M., Matyukhin, V., Gasnikov, A. Preconditioning meets biased compression for efficient distributed optimization (2024) Computational Management Science, 21 (1), статья № 14. Scopus DOI Q3

Yufereva, O., Persiianov, M., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Kovalev, D. Decentralized convex optimization on time-varying networks with application to Wasserstein barycenters (2024) Computational Management Science, 21 (1), статья № 12. Scopus DOI Q3

Metelev, D., Beznosikov, A., Rogozin, A., Gasnikov, A., Proskurnikov, A. Decentralized optimization over slowly time-varying graphs: algorithms and lower bounds (2024) Computational Management Science, 21 (1), статья № 8. Scopus DOI Q3

Ablaev, S.S., Beznosikov, A.N., Gasnikov, A.V., Dvinskikh, D.M., Lobanov, A.V., Puchinin, S.M., Stonyakin, F.S. On Some Works of Boris Teodorovich Polyak on the Convergence of Gradient Methods and Their Development (2024) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 64 (4), pp. 635-675. Scopus DOI Q3

Gasnikov, A.V., Lobanov, A.V., Stonyakin, F.S. Highly Smooth Zeroth-Order Methods for Solving Optimization Problems under the PL Condition (2024) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 64 (4), pp. 739-770. Scopus DOI Q3

Nguyen, N.T., Rogozin, A.V., Gasnikov, A.V. Average-Case Optimization Analysis for Distributed Consensus Algorithms on Regular Graphs (2024) Russian Journal of Nonlinear Dynamics, 20 (5), pp. 907-931. Scopus DOI Q3

Smirnov, V.N., Kazistova, K.M., Sudakov, I.A., Leplat, V., Gasnikov, A.V., Lobanov, A.V. Asymptotic Analysis of the Ruppert – Polyak Averaging for Stochastic Order Oracle (2024) Russian Journal of Nonlinear Dynamics, 20 (5), pp. 961-978. Scopus DOI Q3

Gasnikov, A.V., Alkousa, M.S., Lobanov, A.V., Dorn, Y.V., Stonyakin, F.S., Kuruzov, I.A., Singh, S.R. On Quasi-Convex Smooth Optimization Problems by a Comparison Oracle (2024) Russian Journal of Nonlinear Dynamics, 20 (5), pp. 813-825. Scopus DOI  Q3

Savchuk, O., Puchinin, S., Stonyakin, F., Alkousa, M., Gasnikov, A. Numerical Methods for Variational Inequalities and Saddle Point Problems with Relative Inexact Information (2024) Communications in Computer and Information Science, 2239 CCIS, pp. 19-45. Scopus DOI Q4

Yudin, N.E., Gasnikov, A.V. Regularization and acceleration of Gauss - Newton method [Регуляризация и ускорение метода Гаусса - Ньютона] (2024) Computer Research and Modeling, 16 (7), pp. 1829-1840. Scopus DOI Q4

Artem Agafonov, Dmitry Kamzolov, Alexander Gasnikov, Ali Kavis, Kimon Antonakopoulos, Volkan Cevher, Martin Takáč. Advancing the Lower Bounds: an Accelerated, Stochastic, Second-order Method with Optimal Adaptation to Inexactness (2024) Scopus DOI

Eduard Gorbunov, Abdurakhmon Sadiev, Marina Danilova, Samuel Horváth, Gauthier Gidel, Pavel Dvurechensky, Alexander Gasnikov, Peter Richtárik. High-Probability Convergence for Composite and Distributed Stochastic Minimization and Variational Inequalities with Heavy-Tailed Noise (2024) Scopus DOI

Nikita Kornilov, Ohad Shamir, Aleksandr Lobanov, Darina Dvinskikh, Alexander Gasnikov, Innokentiy Andreevich Shibaev, Eduard Gorbunov, Samuel Horváth. Accelerated Zeroth-order Method for Non-Smooth Stochastic Convex Optimization Problem with Infinite Variance (2024) Scopus DOI

Puchkin, N., Gorbunov, E., Kutuzov, N., Gasnikov, A. Breaking the Heavy-Tailed Noise Barrier in Stochastic Optimization Problems (2024) Proceedings of Machine Learning Research, 238, pp. 856-864. Scopus

Nazykov, R., Shestakov, A., Solodkin, V., Beznosikov, A., Gidel, G., Gasnikov, A. Stochastic Frank-Wolfe: Unified Analysis and Zoo of Special Cases (2024) Proceedings of Machine Learning Research, 238, pp. 4870-4878. Scopus

Aleksandr Lobanov, Alexander Gasnikov, Eduard Gorbunov, Martin Takáč. Linear Convergence Rate in Convex Setup is Possible! Gradient Descent Method Variants under (L_0,L_1)-Smoothness (2025) 

Ilya Kuruzov, Gesualdo Scutari, Alexander Gasnikov. Achieving linear convergence with parameter-free algorithms in decentralized optimization (2024) Advances in Neural Information Processing Systems

Nikita Kornilov, Petr Mokrov, Alexander Gasnikov, Aleksandr Korotin. Optimal flow matching: Learning straight trajectories in just one step (2024) Advances in Neural Information Processing Systems

A. Gasnikov, V. Temlyakov. Some lower bounds for optimal sampling recovery of functions with mixed smoothness (2024)

V.N. Smirnov, K.M. Kazistova, I.A. Sudakov, V. Leplat, A.V. Gasnikov, A.V. Lobanov. Ruppert-Polyak averaging for Stochastic Order Oracle (2024)

O. S. Savchuk, M. S. Alkousa, A. S. Shushko, A. A. Vyguzov, F. S. Stonyakin, D. A. Pasechnyuk, A. V. Gasnikov. Accelerated Bregman gradient methods for relatively smooth and relatively Lipschitz continuous minimization problems (2024)

Georgii Bychkov, Darina Dvinskikh, Anastasia Antsiferova, Alexander Gasnikov, Aleksandr Lobanov. Accelerated zero-order SGD under high-order smoothness and overparameterized regime (2024)

Dmitry Kamzolov, Dmitry Pasechnyuk, Artem Agafonov, Alexander Gasnikov, Martin Takáč. Optami: Global superlinear convergence of high-order methods (2024)

Andrey Sadchikov, Savelii Chezhegov, Aleksandr Beznosikov, Alexander Gasnikov. Local SGD for near-quadratic problems: Improving convergence under unconstrained noise conditions (2024)

Boris Chervonenkis, Andrei Krasnov, Alexander Gasnikov, Aleksandr Lobanov. Nesterov’s Method of Dichotomy via Order Oracle: The Problem of Optimizing a Two-Variable Function on a Square (2024) International Conference on Optimization and Applications

Victoria Guseva, Ilya Sklonin, Irina Podlipnova, Demyan Yarmoshik, Alexander Gasnikov. An Equilibrium Dynamic Traffic Assignment Model with Linear Programming Formulation (2024) International Conference on Optimization and Applications

Roman Emelyanov, Andrey Tikhomirov, Aleksandr Beznosikov, Alexander Gasnikov. Extragradient Sliding for Composite Non-monotone Variational Inequalities (2024) International Conference on Optimization and Applications

Mark Obozov, Makar Baderko, Stepan Kulibaba, Nikolay Kutuzov, Alexander Gasnikov. Exploring Applications of State Space Models and Advanced Training Techniques in Sequential Recommendations: A Comparative Study on Efficiency and Performance (2024)

A. Gasnikov, V. Temlyakov. On greedy approximation in complex Banach spaces (2024)

Demyan Yarmoshik, Alexander Rogozin, Nikita Kiselev, Daniil Dorin, Alexander Gasnikov, Dmitry Kovalev. Decentralized Optimization with Coupled Constraints (2024)

Savelii Chezhegov, Yaroslav Klyukin, Andrei Semenov, Aleksandr Beznosikov, Alexander Gasnikov, Samuel Horváth, Martin Takáč, Eduard Gorbunov. Gradient clipping improves adagrad when the noise is heavy-tailed (2024)

Savelii Chezhegov, Sergey Skorik, Nikolas Khachaturov, Danil Shalagin, Aram Avetisyan, Martin Takáč, Yaroslav Kholodov, Aleksandr Beznosikov. Local methods with adaptivity via scaling (2024)

Dmitry Kovalev, Ekaterina Borodich, Alexander Gasnikov, Dmitrii Feoktistov. Lower Bounds and Optimal Algorithms for Non-Smooth Convex Decentralized Optimization over Time-Varying Networks (2024)

Sergey Stanko, Timur Karimullin, Aleksandr Beznosikov, Alexander Gasnikov. Accelerated Methods with Compression for Horizontal and Vertical Federated Learning (2024)

Andrei Semenov, Vladimir Ivanov, Aleksandr Beznosikov, Alexander Gasnikov. Sparse concept bottleneck models: Gumbel tricks in contrastive learning (2024)

Aleksandr Lobanov, Alexander Gasnikov, Andrei Krasnov. Acceleration exists! optimization problems when oracle can only compare objective function values (2024)

Petr Ostroukhov, Aigerim Zhumabayeva, Chulu Xiang, Alexander Gasnikov, Martin Takáč, Dmitry Kamzolov. AdaBatchGrad: Combining Adaptive Batch Size and Adaptive Step Size (2024)

Nikita Kornilov, Yuriy Dorn, Aleksandr Lobanov, Nikolay Kutuzov, Innokentiy Shibaev, Eduard Gorbunov, Alexander Gasnikov, Alexander Nazin. Median Clipping for Zeroth-order Non-Smooth Convex Optimization and Multi-Armed Bandit Problem with Heavy-tailed Symmetric Noise (2024)

Aleksandr Lobanov, Alexander Gasnikov, Andrei Krasnov. The order oracle: a new concept in the black box optimization problems (2024)

Nikita Kornilov, Yuriy Dorn, Aleksandr Lobanov, Nikolay Kutuzov, Innokentiy Shibaev, Eduard Gorbunov, Alexander Gasnikov, Alexander Nazin. Zeroth-order median clipping for non-smooth convex optimization problems with heavy-tailed symmetric noise (2024)

2023

Gladin, E., Lavrik-Karmazin, M., Zainullina, K., Rudenko, V., Gasnikov, A., Takáč, M. Algorithm for Constrained Markov Decision Process with Linear Convergence (2023) Proceedings of Machine Learning Research, 206, pp. 11506-11533. Scopus DOI A*

Sadiev, A., Danilova, M., Gorbunov, E., Horváth, S., Gidel, G., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Richtárik, P. High-Probability Bounds for Stochastic Optimization and Variational Inequalities: the Case of Unbounded Variance (2023) Proceedings of Machine Learning Research, 202, pp. 29563-29648. Scopus DOI  A*

Metelev, D., Rogozin, A., Kovalev, D., Gasnikov, A. Is Consensus Acceleration Possible in Decentralized Optimization over Slowly Time-Varying Networks? (2023) Proceedings of Machine Learning Research, 202, pp. 24532-24554. Scopus DOI A*

Vasin, A., Gasnikov, A., Dvurechensky, P., Spokoiny, V. Accelerated gradient methods with absolute and relative noise in the gradient (2023) Optimization Methods and Software. Scopus DOI Q1

Tkachenko S., Andreev A., Beznosikov A., Gasnikov A. Real Acceleration of Communication Process in Distributed Algorithms with Compression (2023), 14395 LNCS, pp. 99 - 109 Scopus DOI Q1

Medyakov, D., Molodtsov, G., Beznosikov, A., Gasnikov, A. Optimal Data Splitting in Distributed Optimization for Machine Learning (2023) Doklady Mathematics, 108 (Suppl 2), pp. S465-S475. Scopus DOI Q1

Rudakov, M.I., Beznosikov, A.N., Kholodov, Y.A., Gasnikov, A.V. Activations and Gradients Compression for Model-Parallel Training (2024) Doklady Mathematics, 108 (Suppl 2), pp. S272-S281. Scopus DOI Q1

Gasnikova, E.V., Gasnikov, A.V., Yarmoshik, D.V., Kubentaeva, M.B., Persianov, M.I., Podlipnova, I.V., Kotlyarova, E.V., Sklonin, I.A., Podobnaya, E.D., Matyukhin, V.V. Multistage Transportation Model and Sufficient Conditions for Its Potentiality (2023) Doklady Mathematics, 108 (Suppl 1), pp. S139-S144. Scopus DOI Q1

Beznosikov, A.N., Gasnikov, A.V., Zainullina, K.E., Maslovskii, A.Y., Pasechnyuk, D.A. A Unified Analysis of Variational Inequality Methods: Variance Reduction, Sampling, Quantization, and Coordinate Descent (2023) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 63 (2), pp. 147-174. Scopus DOI Q2

Gasnikova, E., Gasnikov, A., Kholodov, Y., Zukhba, A. An Evolutionary View on Equilibrium Models of Transport Flows (2023) Mathematics, 11 (4), статья № 858. Scopus DOI Q2

Turdakov, D.Y., Avetisyan, A.I., Arkhipenko, K.V., Antsiferova, A.V., Vatolin, D.S., Volkov, S.S., Gasnikov, A.V., Devyatkin, D.A., Drobyshevsky, M.D., Kovalenko, A.P., Krivonosov, M.I., Lukashevich, N.V., Malykh, V.A., Nikolenko, S.I., Oseledets, I.V., Perminov, A.I., Sochenkov, I.V., Tikhomirov, M.M., Fedotov, A.N., Khachay, M.Y. Trusted Artificial Intelligence: Challenges and Promising Solutions (2022) Doklady Mathematics, 106, pp. S9-S13. Scopus DOI Q2

Guminov, S., Gasnikov, A., Kuruzov, I. Accelerated methods for weakly-quasi-convex optimization problems (2023) Computational Management Science, 20 (1), статья № 36, . Scopus DOI Q2

Kornilov, N., Gasnikov, A., Dvurechensky, P., Dvinskikh, D. Gradient-free methods for non-smooth convex stochastic optimization with heavy-tailed noise on convex compact (2023) Computational Management Science, 20 (1), статья № 37, . Scopus DOI Q2

Lobanov, A., Veprikov, A., Konin, G., Beznosikov, A., Gasnikov, A., Kovalev, D. Non-smooth setting of stochastic decentralized convex optimization problem over time-varying Graphs (2023) Computational Management Science, 20 (1), статья № 48. Scopus DOI Q2

Alashqar, B.A., Gasnikov, A.V., Dvinskikh, D.M., Lobanov, A.V. Gradient-free Federated Learning Methods with l 1 and l 2-randomization for Non-smooth Convex Stochastic Optimization Problems (2023) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 63 (9), pp. 1600-1653. Scopus DOI  Q2

Alkousa, M.S., Gasnikov, A.V., Gladin, E.L., Kuruzov, I.A., Pasechnyuk, D.A., Stonyakin, F.S. Solving strongly convex-concave composite saddle-point problems with low dimension of one group of variables (2023) Sbornik Mathematics, 214 (3), pp. 285-333. Scopus DOI Q2

Pichugin, A., Pechin, M., Beznosikov, A., Savchenko, A., Gasnikov, A. Optimal Analysis of Method with Batching for Monotone Stochastic Finite-Sum Variational Inequalities (2023) Doklady Mathematics, 108 (Suppl 2), pp. S348-S359. Scopus DOI Q2

Pasechnyuk, D.A., Persiianov, M., Dvurechensky, P., Gasnikov, A. Algorithms for Euclidean-Regularised Optimal Transport (2023) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 14395 LNCS, pp. 84-98. Scopus DOI Q2

Lobanov, A., Gasnikov, A. Accelerated Zero-Order SGD Method for Solving the Black Box Optimization Problem Under “Overparametrization” Condition (2023) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 14395 LNCS, pp. 72-83. Scopus DOI Q2

Chezhegov, S., Rogozin, A., Gasnikov, A. On Decentralized Nonsmooth Optimization (2023) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 13930 LNCS, pp. 25-38. Scopus DOI Q3

Beznosikov, A., Gasnikov, A. SARAH-Based Variance-Reduced Algorithm for Stochastic Finite-Sum Cocoercive Variational Inequalities (2023) Springer Optimization and Its Applications, 202, pp. 47-57. Scopus DOI Q3

Demyan Yarmoshik, Alexander Rogozin, Alexander Gasnikov. Decentralized optimization with affine constraints over time-varying networks (2023) Scopus DOI Q3

Nikita Iltyakov, Mark Obozov, Igor Dyslevski, Demyan Yarmoshik, Meruza Kubentayeva, Alexander Gasnikov. On Accelerated Coordinate Descent Methods for Searching Equilibria in Two-Stage Transportation Equilibrium Traffic Flow Distribution Model (2023) Scopus DOI Q3

Ablaev, S.S., Stonyakin, F.S., Alkousa, M.S., Gasnikov, A.V. Adaptive Subgradient Methods for Mathematical Programming Problems with Quasiconvex Functions (2023) Proceedings of the Steklov Institute of Mathematics, 323, pp. S1-S18. Scopus DOI Q3

Il’tyakov, N.A., Obozov, M.A., Dyshlevski, I.M., Yarmoshik, D.V., Kubentaeva, M.B., Gasnikov, A.V., Gasnikova, E.V. On Accelerated Coordinate Descent Methods for Searching Equilibria in Two-Stage Transportation Equilibrium Traffic Flow Distribution Model (2023) Programming and Computer Software, 49 (6), pp. 513-524. Scopus DOI Q3

Vedernikov, R.A., Rogozin, A.V., Gasnikov, A.V. Decentralized Conditional Gradient Method on Time-Varying Graphs (2023) Programming and Computer Software, 49 (6), pp. 505-512. Scopus DOI Q3

Tominin, Y.D., Tominin, V.D., Borodich, E.D., Kovalev, D.A., Dvurechensky, P.E., Gasnikov, A.V., Chukanov, S.V. On Accelerated Methods for Saddle-Point Problems with Composite Structure [Об ускоренных методах для седловых задач с композитной структурой] (2023) Computer Research and Modeling, 15 (2), pp. 433-467. Scopus DOI Q4

Lobanov, A., Anikin, A., Gasnikov, A., Gornov, A., Chukanov, S. Zero-Order Stochastic Conditional Gradient Sliding Method for Non-smooth Convex Optimization (2023) Communications in Computer and Information Science, 1881 CCIS, pp. 92-106. Scopus DOI Q4

Savchuk, O., Stonyakin, F., Alkousa, M., Zabirova, R., Titov, A., Gasnikov, A. Online Optimization Problems with Functional Constraints Under Relative Lipschitz Continuity and Relative Strong Convexity Conditions (2023) Communications in Computer and Information Science, 1881 CCIS, pp. 29-43. Scopus DOI  Q4

Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Tyurin, A., Zholobov, V. Unifying Framework for Accelerated Randomized Methods in Convex Optimization (2023) Springer Proceedings in Mathematics and Statistics, 425, pp. 511-561. Scopus DOI

Aleksandr Beznosikov, Martin Takáč, Alexander Gasnikov. Similarity, Compression and Local Steps: Three Pillars of Efficient Communications for Distributed Variational Inequalities (2023) Scopus DOI 

Aleksandr Beznosikov, Sergey Samsonov, Marina Sheshukova, Alexander Gasnikov, Alexey Naumov, Eric Moulines. First Order Methods with Markovian Noise: from Acceleration to Variational Inequalities (2023) Scopus DOI

Aleksandr Beznosikov, Peter Richtárik, Michael Diskin, Max Ryabinin, Alexander V. Gasnikov. Distributed Methods with Compressed Communication for Solving Variational Inequalities, with Theoretical Guarantees (2023) Scopus DOI 

Stonyakin, F., Alkousa, M., Titov, A., Savchuk, O., Gasnikov, A. Adaptive algorithms for relatively lipschitz continuous convex optimization problems (2023) Pure and Applied Functional Analysis, 8 (5), pp. 1505-1526. Scopus

Ablaev, S.S., Stonyakin, F.S., Alkousa, M.S., Gasnikov, A.V. Adaptive subgradient methods for mathematical programming problems with quasi-convex functions (2023) Trudy Instituta Matematiki i Mekhaniki UrO RAN, 29 (3), pp. 7-25. Scopus DOI

2022

Kovalev, D., Beznosikov, A., Borodich, E., Gasnikov, A., Scutari, G. Optimal Gradient Sliding and its Application to Distributed Optimization Under Similarity (2022) Advances in Neural Information Processing Systems, 35. Scopus WOS DOI  A*

Kovalev, D., Gasnikov, A., Richtárik, P. Accelerated Primal-Dual Gradient Method for Smooth and Convex-Concave Saddle-Point Problems with Bilinear Coupling (2022) Advances in Neural Information Processing Systems, 35. Scopus WOS DOI A*

Используя этот сайт, вы соглашаетесь с тем, что мы используем файлы cookie.