Рогозин Александр Викторович

Стипендия МФТИ за вклад в развитие численных методов оптимизации, получает с 2020г.

Родился 08 февраля 1996 г.

Образование

2019г. — окончил Школу анализа данных Яндекс. 

2020г. — окончил Физтех-школу прикладной математики и информатики МФТИ. 

С 2020г. — аспирант Физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ.

Профессиональный опыт

2019-2021гг. — ассистент кафедры Математических основ управления МФТИ.

2020-2022гг. — младший научный сотрудник лаборатории комбинаторики и сетевых приложений МФТИ. 

2020-2022гг. — руководитель совместного проекта МФТИ-Huawei по обработке сигналов. 

С 2022г. — научный сотрудник Лаборатории математических методов оптимизации МФТИ.

Преподавание

МФТИ, Теория вероятностей, 2019-2021 гг.

Профессиональные интересы

Распределенная оптимизация, машинное обучение

Публикации

2023

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

2022

Chezhegov S., Novitskii A., Rogozin A., Parsegov S., Dvurechensky P., Gasnikov A. A General Framework for Distributed Partitioned Optimization // IFAC-PapersOnLine, Vol. 55, No. 13, P. 139 - 144 Scopus WOS DOI Q3

Yarmoshik D., Rogozin A., Khamisov O.O., Dvurechensky P., Gasnikov A. Decentralized Convex Optimization Under Affine Constraints for Power Systems Control // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Vol. 13367, P. 62 - 75 Scopus WOS DOI Q3

Rogozin, A., Yarmoshik, D., Kopylova, K., Gasnikov, A. Decentralized Strongly-Convex Optimization with Affine Constraints: Primal and Dual Approaches (2022) Communications in Computer and Information Science, 1739 CCIS, pp. 93-105. Scopus WOS DOI Q4

2021

Gorbunov E., Rogozin A., Beznosikov A., Dvinskikh D., Gasnikov A. Recent Theoretical Advances in Decentralized Distributed Convex Optimization // Springer Optimization and Its Applications, Vol. 191, P. 253 - 325 Scopus WOS DOI Q3

Rogozin, A., Lukoshkin, V., Gasnikov, A., Kovalev, D., Shulgin, E. Towards Accelerated Rates for Distributed Optimization over Time-Varying Networks (2021) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 13078 LNCS, pp. 258-272. Scopus WOS DOI Q3

Beznosikov, A., Rogozin, A., Kovalev, D., Gasnikov, A. Near-Optimal Decentralized Algorithms for Saddle Point Problems over Time-Varying Networks (2021) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 13078 LNCS, pp. 246-257. Scopus WOS DOI Q4

Maslovskiy, A., Pasechnyuk, D., Gasnikov, A., Anikin, A., Rogozin, A., Gornov, A., Antonov, L., Vlasov, R., Nikolaeva, A., Begicheva, M. Non-convex Optimization in Digital Pre-distortion of the Signal (2021) Communications in Computer and Information Science, 1476 CCIS, pp. 54-70. Scopus WOS DOI Q4

Beznosikov, A., Rogozin, A., Scutari, G., Gasnikov, A. Distributed Saddle-Point Problems Under Similarity (2021) Advances in Neural Information Processing Systems, 10, pp. 8172-8184. Scopus WOS DOI

Kovalev, D., Shulgin, E., Richtárik, P., Rogozin, A., Gasnikov, A. ADOM: Accelerated Decentralized Optimization Method for Time-Varying Networks (2021) Proceedings of Machine Learning Research, 139, pp. 5784-5793. Scopus WOS DOI

Rogozin, A., Bochko, M., Dvurechensky, P., Gasnikov, A., Lukoshkin, V. An Accelerated Method for Decentralized Distributed Stochastic Optimization over Time-Varying Graphs (2021) Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control, 2021-December, pp. 3367-3373. Scopus WOS DOI

2020

Rogozin, A., Uribe, C.A., Gasnikov, A.V., Malkovsky, N., Nedic, A. Optimal distributed convex optimization on slowly time-varying graphs (2020) IEEE Transactions on Control of Network Systems, 7 (2), статья № 8882272, pp. 829-841. Scopus WOS DOI Q1

Rogozin, A., Gasnikov, A. Penalty-Based Method for Decentralized Optimization over Time-Varying Graphs (2020) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 12422 LNCS, pp. 239-256. Scopus WOS DOI Q3

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