Все выпуски

В данной работе рассматривается проксимальный быстрый градиентный метод Монтейро – Свайтера (2013 г.), в котором используется один шаг метода Ньютона для приближенного решения вспомогательной задачи на каждой итерации проксимального метода. Метод Монтейро – Свайтера является оптимальным (по числу вычислений градиента и гессиана оптимизируемой функции) для достаточно гладких задач выпуклой оптимизации в классе методов, использующих только градиент и гессиан оптимизируемой функции. За счет замены шага метода Ньютона на шаг недавно предложенного тензорного метода Ю. Е. Нестерова (2018 г.), а также за счет специального обобщения условия подбора шага в проксимальном внешнем быстром градиентном методе удалось предложить оптимальный тензорный метод, использующий старшие производные. В частности, такой тензорный метод, использующий производные до третьего порядка включительно, оказался достаточно практичным ввиду сложности итерации, сопоставимой со сложностью итерации метода Ньютона. Таким образом, получено конструктивное решение задачи, поставленной Ю. Е. Нестеровым в 2018 г., об устранении зазора в точных нижних и завышенных верхних оценках скорости сходимости для имеющихся на данный момент тензорных методов порядка $p \geqslant 3$.

В данной работе рассматривается возможность применения концепции $(\delta, L)$-модели функции для оптимизационных задач, в которых посредством решения прямой задачи имеется необходимость восстанавливать решение двойственной задачи. Концепция $(\delta, L)$-модели основана на концепции $(\delta, L)$-оракула, предложенной Деволдером–Глинером–Нестеровым, при этом данные авторы предложили фукнционалы в оптимизационных задачах аппроксимировать сверху выпуклой параболой с некоторым аддитивным шумом $\delta$; таким образом, им удалось получить квадратичные верхние оценки с шумом даже для негладких функционалов. Концепция $(\delta, L)$-модели продолжает эту идею за счет того, что аппроксимация сверху делается не выпуклой параболой, а некоторым более сложным выпуклым функционалом. Возможность восстанавливать решение двойственной задачи хорошо зарекомендовала себя, так как во многих случаях в прямой задаче можно значительно быстрее находить решение, чем в двойственной. Отметим, что прямо-двойственные методы хорошо изучены, но при этом, как правило, каждый метод предлагается под конкретный класс задач. Наша же цель — предложить метод, который бы включал в себя сразу различные методы. Это реализуется за счет использования концепции $(\delta, L)$-модели и адаптивной структуры наших методов. Таким образом, нам удалось получить прямо-двойственный адаптивный градиентный метод и быстрый градиентный метод с $(\delta, L)$-моделью и доказать оценки сходимости для них, причем для некоторых классов задач данные оценки являются оптимальными. Основная идея заключается в том, что нахождение двойственных решений происходит относительно оптимизационной задачи, которая аппроксимируют прямую с помощью концепции $(\delta, L)$-модели и имеет более простую структуру, поэтому находить двойственное решение у нее проще. Стоит отметить, что это происходит на каждом шаге работы оптимизационного метода; таким образом, реализуется принцип «разделяй и властвуй».

В данной работе рассматриваются методы условного градиента для оптимизации сильно выпуклых функций. Это методы, использующие линейный минимизационный оракул, то есть умеющие вычислять решение задачи

$$ \text{Argmin}_{x\in X}{\langle p,\,x \rangle} $$

для заданного вектора $p \in \mathbb{R}^n$. Существует целый ряд методов условного градиента, имеющих линейную скорость сходимости в сильно выпуклом случае. Однако во всех этих методах в оценку скорости сходимости входит размерность задачи, которая в современных приложениях может быть очень большой. В данной работе доказывается, что в сильно выпуклом случае скорость сходимости методов условного градиента в лучшем случае зависит от размерности задачи $n$ как $\widetilde{\Omega}\left(\!\sqrt{n}\right)$. Таким образом, методы условного градиента могут оказаться неэффективными для решения сильно выпуклых оптимизационных задач больших размерностей.

Отдельно рассматривается приложение методов условного градиента к задачам минимизации квадратичной формы. Уже была доказана эффективность метода Франк – Вульфа для решения задачи квадратичной оптимизации в выпуклом случае на симплексе (PageRank). Данная работа показывает, что использование методов условного градиента для минимизации квадратичной формы в сильно выпуклом случае малоэффективно из-за наличия размерности в оценке скорости сходимости этих методов. Поэтому рассматривается метод рестартов условного градиента (Shrinking Conditional Gradient). Его отличие от методов условного градиента заключается в том, что в нем используется модифицированный линейный минимизационный оракул, который для заданного вектора $p \in \mathbb{R}^n$ вычисляет решение задачи $$ \text{Argmin}\{\langle p, \,x \rangle\colon x\in X, \;\|x-x_0^{}\| \leqslant R \}. $$ В оценку скорости сходимости такого алгоритма размерность уже не входит. С помощью рестартов метода условного градиента получена сложность (число арифметических операций) минимизации квадратичной формы на $\infty$-шаре. Полученная оценка работы метода сравнима со сложностью градиентного метода.

Рассматривается прямой алгоритм решения задачи линейного программирования (ЛП), заданной в каноническом виде. Алгоритм состоит из двух последовательных этапов, на которых прямым методом решаются приведенные ниже задачи ЛП: невырожденная вспомогательная задача (на первом этапе) и некоторая задача, равносильная исходной (на втором). В основе построения вспомогательной задачи лежит мультипликативный вариант метода исключения Гаусса, в самой структуре которого заложены возможности: идентификации несовместности и линейной зависимости ограничений; идентификации переменных, оптимальные значения которых заведомо равны нулю; фактического исключения прямых переменных и сокращения размерности пространства, в котором определено решение исходной задачи. В процессе фактического исключения переменных алгоритм генерирует последовательность мультипликаторов, главные строки которых формируют матрицу ограничений вспомогательной задачи, причем возможность минимизация заполнения главных строк мультипликаторов заложена в самой структуре прямых методов. При этом отсутствует необходимость передачи информации (базис, план и оптимальное значение целевой функции) на второй этап алгоритма и применения одного из способов устранения зацикливания для гарантии конечной сходимости.

Представлены два варианта алгоритма решения вспомогательной задачи в сопряженной канонической форме. Первый основан на ее решении прямым алгоритмом в терминах симплекс-метода, а второй — на решении задачи, двойственной к ней, симплекс-методом. Показано, что оба варианта алгоритма для одинаковых исходных данных (входов) генерируют одинаковую последовательность точек: базисное решение и текущее двойственное решение вектора оценок строк. Отсюда сделан вывод, что прямой алгоритм — это алгоритм типа симплекс-метода. Также показано, что сравнение вычислительных схем приводит к выводу, что прямой алгоритм позволяет уменьшить по кубическому закону число арифметических операций, необходимых для решения вспомогательной задачи, по сравнению с симплекс-методом. Приводится оценка числа итераций.

Настоящая работа посвящена периодическим и непериодическим полулокальным сглаживающим сплайнам или S-сплайнам класса C^p, состоящим из полиномов степени n.
Первые p + 1 коэффициентов каждого полинома задаются значениями предыдущего полинома и его p первых производных в точке склейки, остальные n − p коэффициентов при старших производных полинома определяются методом наименьших квадратов. Эти условия дополняются или начальными условиями (непериодический случай), или условием периодичности сплайн-функции на отрезке определения. В работе выписана система линейных уравнений, определяющих коэффициенты полиномов, составляющих сплайн. Матрица системы имеет блочный вид. Доказаны теоремы существования и единственности. Показано, что сходимость сплайнов к исходной функции зависит от величин собственных значений матрицы устойчивости. Приведены примеры устойчивых S-сплайнов.

Исследуются методы решения задачи фокусной аппроксимации — приближения по точечно заданной гладкой замкнутой эмпирической кривой многофокусными лемнискатами. Анализируются критерии и сходимость разработанных методов приближения, как в вещественной, так и в комплексной интерпретации. Доказывается топологическая эквивалентность используемых критериев.

Статья носит методический характер и посвящена решению трех классических уравнений математической физики (Лапласа, диффузии и волнового) простейшими численными схемами в формулировке клеточных автоматов (КА). Особое внимание уделяется законам сохранения вещества и неприятному эффекту избыточной гексагональной симметрии (ИГС).

Делается вывод о том, что по сравнению с классическими конечно-разностными методами, хотя локальная функция перехода (ЛФП) КА терминологически эквивалентна шаблону вычислительной двухслоевой явной схемы, различие состоит в замене матричных (direct) методов (например, метода прогонки для трехдиагональной матрицы) итерационными. Из этого следуют более жесткие требования к дискретизации условий для граничных КА-ячеек.

Для гексагональной сетки и консервативных граничных условий записана корректная ЛФП для граничных ячеек, справедливая, по крайней мере, для границ прямоугольной и круговой формы. Предложена идея разделения ЛФП на internal, boundary и postfix. На примере этой задачи заново осмыслено значение числа Куранта–Леви как соотношения скорости сходимости КА к решению задачи, данному на фиксированный момент времени, и скорости изменения самого решения в динамике.

В настоящей работе приводятся результаты численного моделирования свободного сдвигового течения с помощью схемы «КАБАРЕ», реализованной в приближении слабой сжимаемости. Анализ схемы проводится на основе изучения свойств неустойчивости Кельвина–Гельмгольца и порождаемой ею двумерной турбулентности, с использованием интегральных кривых кинетической энергии и энстрофии, картин временной эволюции завихренности, спектров энстрофии и энергии, а также дисперсионного соотношения для инкремента неустойчивости. Расчеты проводились для числа Рейнольдса $\text{Re} = 4 \times 10^5$, на квадратных последовательно сгущаемых сетках в диапазоне $128^2-2048^2$ ячеек. Внимание уделено проблеме «недоразрешенности слоев», проявляющейся в возникновении лишнего вихря при свертывании двух вихревых листов (слоев вихревой пелены). Данное явление существует только на грубых сетках $(128^2)$, однако, полностью симметричная картина эволюции завихренности начинает наблюдаться только при переходе к сетке $1024^2$ ячеек. Размерные оценки отношения вихрей на границах инерционного интервала показывают, что наиболее подробная сетка $2048^2$ ячеек оказывается достаточной для качественного отображения мелкомасштабных сгустков завихренности. Тем не менее можно говорить о достижении хорошей сходимости при отображении крупномасштабных структур. Эволюция турбулентности, в полном соответствии с теоретическими представлениями, приводит к появлению крупных вихрей, в которых сосредотачивается вся кинетическая энергия движения, и уединенных мелкомасштабных образований. Последние обладают свойствами когерентных структур, выживая в процессе нитеобразования (филаментации), и практически не взаимодействуют с вихрями других масштабов. Обсуждение диссипативных характеристик схемы ведется на основе анализа графиков скорости диссипации кинетической энергии, вычисляемой непосредственно, а также на основе теоретических соотношений для моделей несжимаемой жидкости (по кривым энстрофии) и сжимаемого газа (по влиянию тензора скоростей деформации и эффектов дилатации). Асимптотическое поведение каскадов кинетической энергии и энстрофии подчиняется реализующимся в двумерной турбулентности соотношениям $E(k) \propto k^{−3}$, $\omega^2(k) \propto k^{−1}$. Исследование зависимости инкремента неустойчивости от безразмерного волнового числа показывает хорошее согласие с данными других исследователей, вместе с тем часто используемый способ расчета инкремента неустойчивости не всегда оказывается достаточно точным, вследствие чего была предложена его модификация.

Таким образом, реализованная схема, отличаясь малой диссипативностью и хорошим вихреразрешением, оказывается вполне конкурентоспособной в сравнении с методами высокого порядка точности.

В статье получены оценки скорости сходимости по функции для недавно предложенного Ю.Е. Нестеровым метода минимизации выпуклой липшицевой функции двух переменных на квадрате с фиксированной стороной. Идея метода — деление квадрата на меньшие части и постепенное их удаление так, чтобы в оставшейся достаточно малой части все значения целевой функции были достаточно близки к оптимальному. При этом метод заключается вр ешении вспомогательных задач одномерной минимизации вдоль разделяющих отрезков и не предполагает вычисления точного значения градиента целевого функционала. Основной результат работы о необходимом количестве итераций для достижений заданной точности доказан вкла ссе гладких выпуклых функций, имеющих липшицев градиент. При этом отмечено, что свойство липшицевости градиента достаточно потребовать не на всем квадрате, а лишь на некоторых отрезках. Показано, что метод может работать при наличии погрешностей решения вспомогательных одномерных задач, а также при вычислении направлений градиентов. Также описана ситуация, когда возможно пренебречь временными затратами (или уменьшить их) на решение вспомогательных одномерных задач. Для некоторых примеровэк спериментально продемонстрировано, что метод может эффективно работать и на некоторых классах негладких функций. При этом построен пример простой негладкой функции, для которой при неудачном выборе субградиента даже в случае точного решения вспомогательных одномерных задач может не наблюдаться сходимость метода. Проведено сравнение работы метода Ю.Е. Нестерова, метода эллипсоидов и градиентного спуска для некоторых гладких выпуклых функций. Эксперименты показали, что метод Ю.Е. Нестерова может достигать желаемой точности решения задачи за меньшее (в сравнении с другими рассмотренными методами) время. В частности, замечено, что при увеличении точности искомого решения время работы метода Ю.Е. Нестерова может расти медленнее, чем время работы метода эллипсоидов.

Представлен итерационный алгоритм, который численно решает нелинейные одномерные несингулярные интегральные уравнения Фредгольма и Вольтерры второго рода типа Урысона. Показано, что метод последовательных приближений Пикара может быть использован при численном решении такого типа уравнений. Сходимость числовой схемы гарантируется теоремами о неподвижной точке. При этом квадратурный алгоритм основан на явной форме встроенного правила Рунге–Кутты пятого порядка с адаптивным контролем размера шага. Возможность контроля локальных ошибок квадратур позволяет создавать очень точные автоматические числовые схемы и значительно уменьшить основной недостаток итераций Пикара, а именно чрезвычайно большое количество вычислений с увеличением глубины рекурсии. Наш алгоритм организован так, что по сравнению с большинством подходов нелинейность интегральных уравнений не вызывает каких-либо дополнительных вычислительных трудностей, его очень просто применять и реализовывать в программе. Наш алгоритм демонстрирует практически важные черты универсальности. Во-первых, следует подчеркнуть, что метод столь же прост в применении к нелинейным, как и к линейным уравнениям типа Фредгольма и Вольтерры. Во-вторых, алгоритм снабжен правилами останова, по которым вычисления могут в значительной степени контролироваться автоматически. Представлен компактный C++-код описанного алгоритма. Реализация нашей программы является самодостаточной: она не требует никаких предварительных вычислений, никаких внешних функций и библиотек и не требует дополнительной памяти. Приведены числовые примеры, показывающие применимость, эффективность, надежность и точность предложенного подхода.