Текущий выпуск Номер 3, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'нижние оценки':
Найдено статей: 18
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 2, с. 209-212
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 6, с. 853-855
    Просмотров за год: 6.
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 4, с. 559-561
    Просмотров за год: 4.
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 2, с. 229-233
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 3, с. 485-489
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 5, с. 1099-1101
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 1, с. 5-10
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 3, с. 557-560
  9. Гасников А.В., Горбунов Э.А., Ковалев Д.А., Мохаммед А.А., Черноусова Е.О.
    Обоснование гипотезы об оптимальных оценках скорости сходимости численных методов выпуклой оптимизации высоких порядков
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 6, с. 737-753

    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 $p \geqslant 3$.

    Ключевые слова: метод Ньютона, матрица Гессе, нижние оценки, методы высокого порядка, тензорные методы, проксимальный быстрый градиентный метод.
    Просмотров за год: 75.
  10. Агафонов А.Д.
    Нижние оценки для методов типа условного градиента для задач минимизации гладких сильно выпуклых функций
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 2, с. 213-223

    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.

    Ключевые слова: метод Франк – Вульфа, рестарты.
Страницы: следующая

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Website Copyright © 2009–2026 Институт компьютерных исследований