• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Automatic differentiation for Riemannian optimization on low-rank matrix and tensor-train manifolds
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
8 октября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ выяснили, что рейтинг врача более убедителен для пациентов, чем стаж
Исследователи НИУ ВШЭ изучили, как стаж и рейтинг врачей влияют на доверие пациентов к медицинской информации. Оказалось, что люди считают более убедительным мнение врачей, у которых высокий рейтинг, а на опыт работы обращают меньше внимания. Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Human Neuroscience.
7 октября 2026 г.
Доклад исследователя МИЭМ ВШЭ признан лучшим на Школе молодых ученых форума «Микроэлектроника»
Магистрант МИЭМ ВШЭ Михаил Маликов разработал новые легковесные арбитры для сетей на кристалле — механизмы, которые решают, какой пакет данных получит доступ к каналу связи первым при возникновении конкуренции. Его доклад по этой теме был признан лучшим в секции «Процессорные архитектуры, высокопроизводительные вычисления и системное программное обеспечение» на VIII Школе молодых ученых, прошедшей в рамках форума.
6 октября 2026 г.
Пользователи теряют выгоду от ограничения сбора и обработки персональных данных
Экономист НИУ ВШЭ c помощью микроэкономической модели показала, что чрезмерно строгие ограничения на сбор и обработку персональных данных приносят пользователям больше вреда, чем пользы. Статья опубликована в журнале «Вопросы экономики».

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Automatic differentiation for Riemannian optimization on low-rank matrix and tensor-train manifolds

SIAM Journal of Scientific Computing. 2022. Vol. 44. No. 2. P. A843–A869.
Novikov A., Рахуба М. В., Oseledets I.
Научное направление: Компьютерные науки Математика
Язык: английский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Riemannian optimizationtensor trainLow-rank matrix approximationautomatic differentiation
Похожие публикации
Modulational Instability and Wave Dynamics in the Rotated Modified Gardner–Whitham Equation
Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 213 No. 2 Article 119245
Добавлено: 8 октября 2026 г.
Автоматизированное построение математических теорий
УРСС, 2005.
Изучается возможность автоматизированного построения математических теорий. Рассматривается дедуктивная система, основанная на языке логики предикатов первого порядка, объектами системы являются математические выражения или формулы, которые описывают математические объекты или их свойства. В дедуктивной системе выводятся математические определения и теоремы. Для доказательства теорем используются методы автоматического доказательства. Разработан алгоритм, выводящий часть формул системы. Для решения задачи используется аппарат математической ...
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Automated Ranking of Soybean Plots from Close-Range RGB Video via Depth Filtering and Point-Based Counting
Groshev Maksim, Rybakov Petr, Teterin N. и др., Sensors 2026 Article 6171
Добавлено: 7 октября 2026 г.
Space-Time Fluctuations in a Quasi-static Limit
Бернардан С. Ж., Gonçalves P., Olla S., Mathematical Physics Analysis and Geometry 2024 Vol. 27 No. 7
Добавлено: 6 октября 2026 г.
Новые информационные технологии в исследовании сложных структур. Материалы шестнадцатой международной конференции 21–25 Сентября 2026 г.
Томск: Издательство Томского государственного университета, 2026.
Материалы сборника Шестнадцатой Международной конференции «Новые информационные технологии в исследовании сложных структур» (Москва, 21–25 сентября 2026 г.) ориентированы на широкий круг специалистов, работающих на стыке теории информации, системного анализа и прикладных предметных областей. В издание вошли результаты исследований, посвящённые моделированию дискретных и стохастических структур управления и связи, разработке высокопроизводительных вычислительных и телекоммуникационных систем, а также вопросам цифровой трансформации образования, архитектурно-градостроительного проектирования,  экологического ...
Добавлено: 6 октября 2026 г.
To spike or not to spike: the whims of the Wonham filter in the strong noise regime
Бернардан С. Ж., Chhaibi R., Najnudel J. и др., Probability Theory and Related Fields 2026 Vol. 195 P. 1823–1875
Добавлено: 5 октября 2026 г.
Цепная дробь Аски–Вильсона при qN=1
Исмаилов А. Р., Спиридонов В. П., Успехи математических наук 2026 Т. 81 № 5 С. 183–184
Получена новая формула для цепной дроби Аски–Вильсона в форме отношения двух  q-гипер-геометрических рядов. ...
Добавлено: 5 октября 2026 г.
Оптимизация энергопотребления предприятия с использованием методов многокритериальной оптимизации
Серебренников Д. А., Белов А. В., Информационные технологии и вычислительные системы 2026 № 3 С. 157–169
В условиях роста стоимости энергоресурсов и необходимости повышения энергоэффективности производственных процессов особую актуальность приобретает задача оптимизации энергопотребления промышленных предприятий. В данной работе рассматривается подход к управлению энергозатратами машиностроительного предприятия на основе методов многокритериальной оптимизации. Постановка задачи включает несколько целевых функций: минимизацию энергопотребления, минимизацию стоимости электроэнергии с учётом тарифных ограничений и максимизацию производственной эффективности. Для решения ...
Добавлено: 5 октября 2026 г.
Explicit Formula for Inverse and Determinant in Geometric Algebras over Odd-dimensional Vector Spaces
Абдулхаев К. С., Широков Д. С., Advances in Applied Clifford Algebras 2026 Vol. 36 P. 1–21
Добавлено: 4 октября 2026 г.
On Practical Aspects of Constructing Quasi-Cyclic Subfield Subcodes of Dual Elliptic Codes and Their Application in McEliece-type Cryptosystems
Кунинец А. А., IEEE Transactions on Information Theory 2026 P. 1–1
Добавлено: 3 октября 2026 г.
Инкрементальный метод обновления многомерного куба по неупорядоченному потоку событий журналов информационных систем
Зыков С. В., Уфимцев Г. А., Моделирование, оптимизация и информационные технологии 2026 Т. 14 № 8 С. 1–13
Информационные системы формируют большие объёмы событийных журналов, которые используются для анализа работы приложений и сервисов. При этом события могут поступать в аналитический контур позже момента их фактического возникновения и не в исходном порядке. Такая рассинхронизация приводит к ошибкам при построении агрегированных временных показателей, а регулярный полный пересчёт многомерного аналитического куба требует значительных вычислительных затрат. Целью ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Polarization of opinions in the group: a modeling algorithm considering the dynamics of social bonds
Chebotarev V., Andreyuk D., Elizarova Anastasiya и др., Procedia Computer Science 2022 Vol. 213 No. C P. 596–601
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Enhancing Boundary Stability in Decision Trees and Random Forests: A Weighted Sample Duplication Approach
Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25
Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...
Добавлено: 2 октября 2026 г.
LoRA meets Riemannion: Muon Optimizer for Parametrization-independent Low-Rank Adapters
Vladimir Bogachev, Алетов В., Alexander Molozhavenko и др., , in: The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026).: ICLR, 2026. Ch. 20503 P. 1–26.
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Optimization on the Extended Tensor-Train Manifold with Shared Factors
Alexander Molozhavenko, Рахуба М. В., Computational and Applied Mathematics 2026 Vol. 45 No. 6 Article 221
Добавлено: 22 декабря 2025 г.
Fast gradient-free activation maximization for neurons in spiking neural networks
Pospelov N., Chertkov A., Бекетов М. Е. и др., Neurocomputing 2025 Vol. 618 Article 129070
Добавлено: 14 декабря 2024 г.
Training a Tucker Model With Shared Factors: a Riemannian Optimization Approach
Пешехонов И. Д., Aleksey Arzhantsev, Рахуба М. В., , in: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238Vol. 238.: Valencia: PMLR, 2024. Ch. 238 P. 3304–3312.
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
Classification Using Marginalized Maximum Likelihood Estimation and Black-Box Variational Inference
Шалилех С., , in: Data Analysis and Optimization. In Honor of Boris Mirkin's 80th Birthday.: Springer, 2023. P. 349–361.
Добавлено: 17 октября 2023 г.
Low-rank tensor approximation of singularly perturbed boundary value problems in one dimension
Marcati C., Рахуба М. В., Ulander J. ., Calcolo 2022 Article 2
Добавлено: 31 октября 2021 г.
Spectral Tensor Train Parameterization of Deep Learning Layers
Obukhov A., Рахуба М. В., Liniger A. и др., , in: International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 13-15 April 2021, VirtualVol. 130.: PMLR, 2021. P. 3547–3555.
Добавлено: 31 октября 2021 г.
О ТТ-рангах приближенных тензоризаций некоторых гладких функций
Высоцкий Л. И., Журнал вычислительной математики и математической физики 2021 Т. 61 № 5 С. 776–786
Исследуются “тензоризации” функций, т.е. тензоры с элементами A(i1,…,id)=f(x(i1,…,id)), где f(x) – некоторая функция, заданная на отрезке, а {x(i1,…,id)} – сетка на этом отрезке. Для таких тензоров ставится задача приближения тензорами, допускающими ТТ (Tensor Train)-разложение с малыми ТТ-рангами. Для класса функций, являющихся следами аналитических в некоторых эллипсах на комплексной плоскости функций комплексного переменного, получены верхние и ...
Добавлено: 31 октября 2021 г.
Tensor-Train Numerical Integration of Multivariate Functions with Singularities
Высоцкий Л. И., Смирнов А. В., Тыртышников Е. Е., Lobachevskii Journal of Mathematics 2021 Vol. 42 P. 1608–1621
Добавлено: 31 октября 2021 г.
2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)
IEEE, 2020.
Добавлено: 14 октября 2021 г.
Low-rank matrix approximation in the infinity norm
Gillis N., Шитов Я. Н., Linear Algebra and its Applications 2019 Vol. 581 P. 367–382
Добавлено: 11 ноября 2020 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору