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: 8352, начиная с 2019 г. — 5977
h-индекс: 44, начиная с 2019 г. — 40
i10-индекс: 200, начиная с 2019 г. — 152
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

2019

Dvinskikh, D., Gorbunov, E., Gasnikov, A., Dvurechensky, P., Uribe, C.A. On Primal and Dual Approaches for Distributed Stochastic Convex Optimization over Networks (2019) Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control, 2019-December, статья № 9029798, pp. 7435-7440. Scopus DOI

Gasnikov, A., Dvurechensky, P., Gorbunov, E., Vorontsova, E., Selikhanovych, D., Uribe, C.A., Jiang, B., Wang, H., Zhang, S., Bubeck, S., Jiang, Q., Lee, Y.T., Li, Y., Sidford, A. Near Optimal Methods for Minimizing Convex Functions with Lipschitz p-th Derivatives (2019) Proceedings of Machine Learning Research, 99, pp. 1392-1393. Scopus

Gasnikov, A., Dvurechensky, P., Gorbunov, E., Vorontsova, E., Selikhanovych, D., Uribe, C.A. Optimal Tensor Methods in Smooth Convex and Uniformly Convex Optimization (2019) Proceedings of Machine Learning Research, 99, pp. 1374-1391. Scopus

Kroshnin, A., Dvinskikh, D., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Tupitsa, N., Uribe, C.A. On the complexity of approximating wasserstein barycenters (2019) 36th International Conference on Machine Learning, ICML 2019, 2019-June, pp. 6176-6208. Scopus DOI

2018

Bayandina, A.S., Gasnikov, A.V., Gasnikova, E.V., Matsievskii, S.V. Primal–Dual Mirror Descent Method for Constraint Stochastic Optimization Problems (2018) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 58 (11), pp. 1728-1736. Scopus DOI Q2

Gasnikov, A.V., Gasnikova, E.V., Nesterov, Y.E. Dual Methods for Finding Equilibriums in Mixed Models of Flow Distribution in Large Transportation Networks (2018) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 58 (9), pp. 1395-1403. Scopus DOI Q2

Gasnikov, A.V., Nesterov, Y.E. Universal Method for Stochastic Composite Optimization Problems (2018) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 58 (1), pp. 48-64. Scopus DOI Q2

Bayandina, A.S., Gasnikov, A.V., Lagunovskaya, A.A. Gradient-Free Two-Point Methods for Solving Stochastic Nonsmooth Convex Optimization Problems with Small Non-Random Noises (2018) Automation and Remote Control, 79 (8), pp. 1399-1408. Scopus DOI Q3

Gasnikov, A.V., Gorbunov, E.A., Kovalev, D.A., Mohammed, A.A.M., Chernousova, E.O. The global rate of convergence for optimal tensor methods in smooth convex optimization [Обоснование гипотезы об оптимальных оценках скорости сходимости численных методов выпуклой оптимизации высоких порядков] (2018) Computer Research and Modeling, 10 (6), pp. 737-753. Scopus DOI Q4

Bayandina, A., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Stonyakin, F., Titov, A. Mirror descent and convex optimization problems with non-smooth inequality constraints (2018) Lecture Notes in Mathematics, 2227, pp. 181-213. Scopus DOI Q4

Gasnikov, A.V., Kubentayeva, M.B. Searching stochastic equilibria in transport networks by universal primal-dual gradient method (2018) Computer Research and Modeling, 10 (3), pp. 335-345. Scopus DOI Q4

Gasnikov, A.V., Kovalev, D.A. A hypothesis about the rate of global convergence for optimal methods (Newton's type) in smooth convex optimization (2018) Computer Research and Modeling, 10 (3), pp. 305-314. Scopus DOI Q4

Dvurechensky, P.E., Gasnikov, A.V., Lagunovskaya, A.A. Parallel Algorithms and Probability of Large Deviation for Stochastic Convex Optimization Problems (2018) Numerical Analysis and Applications, 11 (1), pp. 33-37. Scopus DOI Q4

Gasnikov, A.V., Dvurechensky, P.E., Zhukovskii, M.E., Kim, S.V., Plaunov, S.S., Smirnov, D.A., Noskov, F.A. About the Power Law of the PageRank Vector Component Distribution. Part 2. The Buckley–Osthus Model, Verification of the Power Law for This Model, and Setup of Real Search Engines (2018) Numerical Analysis and Applications, 11 (1), pp. 16-32. Scopus DOI Q4

Uribe, C.A., Dvinskikh, D., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Nedic, A. Distributed Computation of Wasserstein Barycenters over Networks (2018) Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control, 2018-December, статья № 8619160, pp. 6544-6549. Scopus DOI

Dvurechensky, P., Dvinskikh, D., Gasnikov, A., Uribe, C.A., Nedić, A. Decentralize and randomize: Faster algorithm for Wasserstein barycenters (2018) Advances in Neural Information Processing Systems, 2018-December, pp. 10760-10770. Scopus DOI

Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Kroshnin, A. Computational Optimal Transport: Complexity by Accelerated Gradient Descent Is Better Than by Sinkhorn's Algorithm (2018) 35th International Conference on Machine Learning, ICML 2018, 3, pp. 2196-2220. Scopus DOI

2017

Anikin, A.S., Gasnikov, A.V., Dvurechensky, P.E., Tyurin, A.I., Chernov, A.V. Dual approaches to the minimization of strongly convex functionals with a simple structure under affine constraints (2017) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 57 (8), pp. 1262-1276. Scopus DOI Q2

Gasnikov, A.V., Krymova, E.A., Lagunovskaya, A.A., Usmanova, I.N., Fedorenko, F.A. Stochastic online optimization. Single-point and multi-point non-linear multi-armed bandits. Convex and strongly-convex case (2017) Automation and Remote Control, 78 (2), pp. 224-234. Scopus DOI Q3

Gasnikov, A.V., Gasnikova, E.V., Dvurechensky, P.E., Mohammed, A.A.M., Chernousova, E.O. About the Power Law of the PageRank Vector Component Distribution. Part 1. Numerical Methods for Finding the PageRank Vector (2017) Numerical Analysis and Applications, 10 (4), pp. 299-312. Scopus DOI Q4

2016

Dvurechensky, P., Gasnikov, A. Stochastic Intermediate Gradient Method for Convex Problems with Stochastic Inexact Oracle (2016) Journal of Optimization Theory and Applications, 171 (1), pp. 121-145. Scopus DOI Q1

Gasnikov, A.V., Lagunovskaya, A.A., Usmanova, I.N., Fedorenko, F.A. Gradient-free proximal methods with inexact oracle for convex stochastic nonsmooth optimization problems on the simplex (2016) Automation and Remote Control, 77 (11), pp. 2018-2034. Scopus DOI Q2

Gasnikov, A.V., Gasnikova, E.B., Nesterov, Y.E., Chernov, A.V. Efficient numerical methods for entropy-linear programming problems (2016) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 56 (4), pp. 514-524. Scopus DOI Q2

Chernov, A., Dvurechensky, P., Gasnikov, A. Fast primal-dual gradient method for strongly convex minimization problems with linear constraints (2016) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 9869 LNCS, pp. 391-403. Scopus DOI Q3

Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Gasnikova, E., Matsievsky, S., Rodomanov, A., Usik, I. Primal-dual method for searching equilibrium in hierarchical congestion population games (2016) CEUR Workshop Proceedings, 1623, pp. 584-595. Scopus DOI

Bogolubsky, L., Gusev, G., Raigorodskii, A., Tikhonov, A., Zhukovskii, M., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Nesterov, Y. Learning Supervised pagerank with gradient-based and gradient-free optimization methods (2016) Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 4914-4922. Scopus DOI

2015

Gasnikov, A.V., Nesterov, Y.E., Spokoiny, V.G. On the efficiency of a randomized mirror descent algorithm in online optimization problems (2015) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 55 (4), pp. 580-596. Scopus DOI Q2

Gasnikov, A.V., Dmitriev, D.Y. On efficient randomized algorithms for finding the PageRank vector (2015) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 55 (3), pp. 349-365. Scopus DOI Q2

2013

Gasnikov, A.V., Gasnikova, E.V. On entropy-type functionals arising in stochastic chemical kinetics related to the concentration of the invariant measure and playing the role of Lyapunov functions in the dynamics of quasiaverages (2013) Mathematical Notes, 94 (5-6), pp. 854-861. Scopus DOI Q2

2012

Gasnikov, A.V. On the velocity of separation between two successive traveling waves in the asymptotics of the solution to the Cauchy problem for a Burgers-type equation (2012) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 52 (6), pp. 937-939. Scopus DOI Q2

Buslaev, A.P., Gasnikov, A.V., Yashina, M.V. Selected mathematical problems of traffic flow theory (2012) International Journal of Computer Mathematics, 89 (3), pp. 409-432. Scopus DOI Q2

2009

Gasnikov, A.V. Time-asymptotic behaviour of asolution of the Cauchy initial-value problem for aconservation law with non-linear divergent viscosity (2009) Izvestiya Mathematics, 73 (6), pp. 1111-1148. Scopus DOI Q2

2008

Gasnikov, A.V. Convergence in the form of a solution to the Cauchy problem for a quasilinear parabolic equation with a monotone initial condition to a system of waves (2008) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 48 (8), pp. 1376-1405. Scopus DOI Q2

Gasnikov, A.V. On the intermediate asymptotic of the solution to the Cauchy problem for a quasilinear equation of parabolic type with a monotone initial condition (2008) Journal of Computer and Systems Sciences International, 47 (3), pp. 475-484. Scopus DOI Q3

2006

Gasnikov, A.V. Time asymptotic behavior of the solution to a quasilinear parabolic equation (2006) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 46 (12), pp. 2136-2153. Scopus DOI Q2

Nikita Kornilov, Philip Zmushko, Andrei Semenov, Alexander Gasnikov, Alexander Beznosikov. Sign Operator for Coping with Heavy-Tailed Noise: High Probability Convergence Bounds with Extensions to Distributed Optimization and Comparison Oracle (2025)

Dmitry Metelev, Savelii Chezhegov, Alexander Rogozin, Aleksandr Beznosikov, Alexander Sholokhov, Alexander Gasnikov, Dmitry Kovalev. Decentralized finite-sum optimization over time-varying networks (2024)

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