Derivative-Free Method For Composite Optimization With Applications To Decentralized Distributed Optimization

A. Beznosikov; E. Gorbunov; A. Gasnikov

doi:10.1016/j.ifacol.2020.12.2272

Публикации

?

Derivative-Free Method For Composite Optimization With Applications To Decentralized Distributed Optimization

IFAC-PapersOnLine. 2021. Vol. 53. No. 2. P. 4038–4043.

Безносиков А. Н., Горбунов Э. А., Гасников А. В.

Научное направление: Математика

Язык: английский

Полный текст

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: distributed optimization composite optimization zeroth-order optimization

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Wave dynamics within the Whitham-Ostrovsky equation

Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Nonlinear Dynamics 2026 Vol. 114 Article 784

Добавлено: 5 июня 2026 г.

On structural stability of 3-diffeomorphisms with the Smale solenoid attractor–repeller dynamics

Медведев Т. В., Починка О. В., Chaos 2026 Vol. 36 No. 6 Article 063107

Добавлено: 4 июня 2026 г.

A model exhibiting all possible types of hyperbolic chaos on the 2-torus

Казаков А. О., Минц Д. И., Петрова Ю. Э. и др., Chaos 2026 Vol. 36 No. 6 Article 063112

Добавлено: 4 июня 2026 г.

Об эквивалентности по надстройке декартовых произведений регулярных гомеоморфизмов с гомеоморфизмами Данжуа

Ноздринова Е. В., Починка О. В., Шмуклер В. И., Математический сборник 2026 Т. 217 № 6 С. 71–89

Гомеоморфизмы топологических пространств называются эквивалентными по надстройке, если надстройки над ними топологически эквивалентны. В частности, топологически сопряженные гомеоморфизмы эквивалентны по надстройке. Известно, что для гомологически неприводимых гомеоморфизмов их топологическая сопряженность является необходимым и достаточным условием их эквивалентности по надстройке. Тогда как инварианты топологической сопряженности гомологически приводимых гомеоморфизмов во многих случаях являются избыточными для эквивалентности по ...

Добавлено: 3 июня 2026 г.

Случайные блуждания на симметрических пространствах некомпактного типа ранга 1

Гнетов Ф. А., Конаков В. Д., Успехи математических наук 2026 Т. 81 № 3 (489) С. 161–162

Пусть M обозначает симметрическое пространство некомпактного типа ранга 1. Опираясь на фундаментальную работу [1], в [2] было показано, что плотность соответствующим образом нормированной суммы независимых Hn-значных случайных величин, определенная через сложение Мёбиуса в модели шара Пуанкаре, сходится к фундаментальному решению соответствующего уравнения теплопроводности. Пределом являлся нормальный закон на Hn, соответствующий ядру теплопроводности, определяемому оператором Лапласа–Бельтрами. ...

Добавлено: 2 июня 2026 г.

Electrical networks and data analysis in phylogenetics

Gorbounov Vassily, Kazakov A., Data Analytics and Topology 2025 Vol. 1 No. 1 P. 33–45

Добавлено: 28 мая 2026 г.

Generalizing the Brady-Yong Algorithm: Efficient Fast Hough Transform for Arbitrary Image Sizes

Kazimirov D., Rybakova E., Vitalii V. Gulevskii и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 20101–20132

Добавлено: 28 мая 2026 г.

Universal Comparison Methodology for Hough Transform Approaches

Kazimirov D., Vitalii Gulevskii, Kroshnin A. и др., Mathematics 2026 Article 1136

Добавлено: 28 мая 2026 г.

Non-linear in-band interference cancellation on base of conjugate gradients method

Degtyarev A., Bakhurin S., Юдин Н. Е., DSPA 2026 P. 1–6

Добавлено: 26 мая 2026 г.

New Numerical Invariants of an Unfolding of a Polycycle “Tears of the Heart”

Yu.S. Ilyashenko, S. Minkov, I. Shilin, Russian Journal of Mathematical Physics 2026 Vol. 33 No. 1 P. 89–106

Добавлено: 26 мая 2026 г.

ADDITIVE AUTOMORPHISMS OF REGULAR MATRIX GRAPH

Гусев И. И., Максаев А. М., Промыслов В. В., Journal of Mathematical Sciences 2025 Vol. 299 No. 6

Добавлено: 25 мая 2026 г.

Coping with AI errors with provable guarantees

Tyukin I., Тюкина Т. А., van Helden D. P. и др., Information Sciences 2024 Vol. 678 Article 120856

Добавлено: 23 мая 2026 г.

Overcoming the Curse of Dimensionality with Synolitic AI

Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84

Добавлено: 23 мая 2026 г.

Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs

Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392

Добавлено: 22 мая 2026 г.

Analysis of the alternating minimization method for low-rank canonical polyadic decomposition in the Chebyshev norm

Stanislav Morozov, Calcolo 2026 Vol. 63 No. 2 Article 23

Добавлено: 22 мая 2026 г.

B-facets in Dimension 4

Селянин Ф. И., Journal of Dynamical and Control Systems 2026 Vol. 32 No. 2 Article 18

Добавлено: 21 мая 2026 г.

The VCG Mechanism, the Core, and Assignment Stages in Auctions

Ausubel L., Баранов О. В., Journal of Economic Theory 2026 Vol. 235 Article 106192

Добавлено: 20 мая 2026 г.

Methods with Local Steps and Random Reshuffling for Generally Smooth Non-Convex Federated Optimization

Demidovich Y., Petr Ostroukhov, Malinovsky G. и др., , in: The Thirteenth International Conference on Learning Representations: ICLR 2025.: ICLR, 2025.

Добавлено: 15 июля 2025 г.

Gradient-free Federated Learning Methods with l1 and l2-randomization for Non-smooth Convex Stochastic Optimization Problems

Alashqar B., Гасников А. В., Двинских Д. М. и др., Computational Mathematics and Mathematical Physics 2023 Vol. 63 P. 1600–1653

Добавлено: 27 марта 2024 г.

Accelerated zeroth-order method for non-smooth stochastic convex optimization problem with infinite variance

Kornilov N., Shamir O., Lobanov A. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023).: Curran Associates, Inc., 2023. P. 64083–64102.

Добавлено: 26 марта 2024 г.

An Accelerated Method for Derivative-Free Smooth Stochastic Convex Optimization

Горбунов Э. А., Двуреченский П. Е., Гасников А. В., SIAM Journal on Optimization 2022 Vol. 32 No. 2 P. 1210–1238

Добавлено: 30 октября 2022 г.

Decentralized personalized federated learning: Lower bounds and optimal algorithm for all personalization modes

Sadiev A., Borodich E., Безносиков А. Н. и др., EURO Journal on Computational Optimization 2022 Vol. 10 Article 100041

Добавлено: 28 октября 2022 г.

Moshpit SGD: Communication-Efficient Decentralized Training on Heterogeneous Unreliable Devices

Рябинин М. К., Горбунов Э. А., Plokhotnyuk V. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 34 (NeurIPS 2021).: Curran Associates, Inc., 2021. P. 18195–18211.

Добавлено: 1 февраля 2022 г.