Все выпуски

Решается двойственная задача интегральной геометрии: по заданному оператору усреднения определить класс функций, на котором возможно обращение этого оператора. Эти классы определяются неоднозначно. Дается полное описание таких классов в форме минимальной дополнительной информации, которую надо знать о функции. Исследуется возможность их конструктивного описания, и в случае конечной системы усреднения даются формулы обращения.

The dual task of integral geometry – to define for a given averaging operator the function class where inversion of that operator is possible – is solved. Those classes are defined ambiguously. Full description of those classes is given in the form of minimal complimentary information necessary to know about the function. The possible to give a constructive description of the class is researched and in the case of a finite averaging system the inversion formulas are given.

С целью обобщения уравнения крутильных колебаний на случай нелинейно деформируемых реологически активных валов в статье представлена методика линеаризации эффективной функции мгновенного деформирования материала. В работе рассматриваются слоистые и структурно неоднородные, в среднем изотропные валы из нелинейно вязкоупругих компонент. Методика заключается в определении аппроксимирующего модуля сдвига материала посредством минимизации среднеквадратического отклонения при приближении эффективной диаграммы мгновенного деформирования линейной функцией.

Представленная методика позволяет в аналитическом виде произвести оценку величин частот свободных колебаний слоистых и структурно неоднородных нелинейно вязкоупругих цилиндрических стержней. Это, в свою очередь, предоставляет возможность существенно сократить ресурсы при вибрационном анализе, а также отследить изменения значений собственных частот при изменении геометрических, физико-механических и структурных параметров валов, что особенно важно на начальных этапах моделирования и проектирования. Кроме того, в работе показано, что только выраженная нелинейность эффективного уравнения состояния материала оказывает значимое влияние на частоты свободных колебаний, и в некоторых случаях нелинейностью при определении собственных частот можно пренебречь.

В качестве уравнений состояния компонент композиционного материала в статье рассматриваются уравнения нелинейной наследственности с функциями мгновенного деформирования в виде билинейных диаграмм Прандтля. Для гомогенизации уравнений состояния слоистых цилиндрических стержней в работе применяются гипотезы Фойгта об однородности деформаций и Рейсса об однородности напряжений в объеме композиционного тела. При использовании данных предположений получены эффективные секущий и касательный модули сдвига, пределы пропорциональности, а также ядра ползучести и релаксации продольно, аксиально и поперечно-слоистых валов. Кроме того, в работе получены указанные эффективные характеристики структурно неоднородного, в среднем изотропного цилиндрического стержня с помощью ранее предложенного авторами метода гомогенизации, основанного на определении параметров деформирования материала по правилу смеси для уравнений состояния по Фойгту и Рейссу.

The article presents a method for linearization the effective function of material instantaneous deformation in order to generalize the torsional vibration equation to the case of nonlinearly deformable rheologically active shafts. It is considered layered and structurally heterogeneous, on average isotropic shafts made of nonlinearly viscoelastic components. The technique consists in determining the approximate shear modulus by minimizing the root-mean-square deviation in approximation of the effective diagram of instantaneous deformation.

The method allows to estimate analytically values of natural frequencies of layered and structurally heterogeneous nonlinearly viscoelastic shaft. This makes it possible to significantly reduce resources in vibration analysis, as well as to track changes in values of natural frequencies with changing geometric, physico-mechanical and structural parameters of shafts, which is especially important at the initial stages of modeling and design. In addition, the paper shows that only a pronounced nonlinearity of the effective state equation has an effect on the natural frequencies, and in some cases the nonlinearity in determining the natural frequencies can be neglected.

As equations of state of the composite material components, the article considers the equations of nonlinear heredity with instantaneous deformation functions in the form of the Prandtl’s bilinear diagrams. To homogenize the state equations of layered shafts, it is applied the Voigt’s hypothesis on the homogeneity of deformations and the Reuss’ hypothesis on the homogeneity of stresses in the volume of a composite body. Using these assumptions, effective secant and tangential shear moduli, proportionality limits, as well as creep and relaxation kernels of longitudinal, axial and transversely layered shafts are obtained. In addition, it is obtained the indicated effective characteristics of a structurally heterogeneous, on average isotropic shaft using the homogenization method previously proposed by the authors, based on the determination of the material deformation parameters by the rule of a mixture for the Voigt’s and the Reuss’ state equations.

В работе рассматриваются развитие и применение метода учета заполненности прямоугольных ячеек материальной средой, в частности жидкостью для повышения гладкости и точности конечно-разностного решения задач гидродинамики со сложной формой граничной поверхности. Для исследования возможностей предлагаемых разностных схем рассмотрены две задачи вычислительной гидродинамики — пространственно-двумерного течения вязкой жидкости между двумя соосными полуцилиндрами и переноса веществ между соосными полуцилиндрами. Аппроксимация задач по времени выполнена на основе схем расщепления по физическим процессам. Дискретизация операторов диффузии и конвекции выполнена на основе интегроинтерполяционного метода с учетом заполненности ячеек и без ее учета. Для решения задачи диффузии – конвекции при больших сеточных числах Пекле предложено использовать разностную схему, учитывающую функцию заполненности ячеек, и схему, построенную на основе линейной комбинации разностных схем «кабаре» и «крест» с весовыми коэффициентами, полученными в результате минимизации погрешности аппроксимации при малых числах Куранта. Для оценки точности численного решения в качестве эталона используется аналитическое решение, описывающее течение Куэтта – Тейлора. В случае непосредственного использования прямоугольных сеток (ступенчатой аппроксимации границ) относительная погрешность расчетов достигает 70 %, при тех же условиях использование предлагаемого метода позволяет уменьшить погрешность до 6%. Показано, что дробление прямоугольной сетки в 2–8 раз по каждому из пространственных направлений не приводит к такому же повышению точности, которой обладают численные решения, полученные с учетом заполненности ячеек. Предложенные разностные схемы, построенные на основе линейной комбинации разностных схем «кабаре» и «крест» с весовыми коэффициентами 2/3 и 1/3 соответственно, полученные в результате минимизации порядка погрешности аппроксимации, для задачи диффузии – конвекции обладают меньшей сеточной вязкостью и, как следствие, точнее описывают поведение решения в случае больших сеточных чисел Пекле.

The paper discusses the development and application of the accounting rectangular cell fullness method with material substance, in particular, a liquid, to increase the smoothness and accuracy of a finite-difference solution of hydrodynamic problems with a complex shape of the boundary surface. Two problems of computational hydrodynamics are considered to study the possibilities of the proposed difference schemes: the spatial-twodimensional flow of a viscous fluid between two coaxial semi-cylinders and the transfer of substances between coaxial semi-cylinders. Discretization of diffusion and convection operators was performed on the basis of the integro-interpolation method, taking into account taking into account the fullness of cells and without it. It is proposed to use a difference scheme, for solving the problem of diffusion – convection at large grid Peclet numbers, that takes into account the cell population function, and a scheme on the basis of linear combination of the Upwind and Standard Leapfrog difference schemes with weight coefficients obtained by minimizing the approximation error at small Courant numbers. As a reference, an analytical solution describing the Couette – Taylor flow is used to estimate the accuracy of the numerical solution. The relative error of calculations reaches 70% in the case of the direct use of rectangular grids (stepwise approximation of the boundaries), under the same conditions using the proposed method allows to reduce the error to 6%. It is shown that the fragmentation of a rectangular grid by 2–8 times in each of the spatial directions does not lead to the same increase in the accuracy that numerical solutions have, obtained taking into account the fullness of the cells. The proposed difference schemes on the basis of linear combination of the Upwind and Standard Leapfrog difference schemes with weighting factors of 2/3 and 1/3, respectively, obtained by minimizing the order of approximation error, for the diffusion – convection problem have a lower grid viscosity and, as a corollary, more precisely, describe the behavior of the solution in the case of large grid Peclet numbers.

В работе рассмотрена задача минимизации выпуклого и, вообще говоря, негладкого функционала $f$ при наличии липшицевого неположительного выпуклого негладкого функционального ограничения $g$. При этом обоснованы оценки скорости сходимости методов адаптивного зеркального спуска также и для случая квазивыпуклого целевого функционала в случае выпуклого функционального ограничения. Предложен также метод и для задачи минимизации квазивыпуклого целевого функционала с квазивыпуклым неположительным функционалом ограничения. В работе предложен специальный подход к выбору шагов и количества итераций в алгоритме зеркального спуска для рассматриваемого класса задач. В случае когда значения норм (суб)градиентов функциональных ограничений достаточно велики, предложенный подход к выбору шагов и остановке метода может ускорить работу метода по сравнению с его аналогами. В работе приведены численные эксперименты, демонстрирующие преимущества использования таких методов. Также показано, что методы применимы к целевым функционалам различных уровней гладкости. В частности, рассмотрен класс гёльдеровых целевых функционалов. На базе техники рестартов для рассмотренного варианта метода зеркального спуска был предложен оптимальный метод решения задач оптимизации с сильно выпуклыми целевыми функционалами. Получены оценки скорости сходимости рассмотренных алгоритмов для выделенных классов оптимизационных задач. Доказанные оценки демонстрируют оптимальность рассматриваемых методов с точки зрения теории нижних оракульных оценок.

The paper is devoted to the problem of minimization of the non-smooth functional $f$ with a non-positive non-smooth Lipschitz-continuous functional constraint. We consider the formulation of the problem in the case of quasi-convex functionals. We propose new strategies of step-sizes and adaptive stopping rules in Mirror Descent for the considered class of problems. It is shown that the methods are applicable to the objective functionals of various levels of smoothness. Applying a special restart technique to the considered version of Mirror Descent there was proposed an optimal method for optimization problems with strongly convex objective functionals. Estimates of the rate of convergence for the considered methods are obtained depending on the level of smoothness of the objective functional. These estimates indicate the optimality of the considered methods from the point of view of the theory of lower oracle bounds. In particular, the optimality of our approach for Höldercontinuous quasi-convex (sub)differentiable objective functionals is proved. In addition, the case of a quasiconvex objective functional and functional constraint was considered. In this paper, we consider the problem of minimizing a non-smooth functional $f$ in the presence of a Lipschitz-continuous non-positive non-smooth functional constraint $g$, and the problem statement in the cases of quasi-convex and strongly (quasi-)convex functionals is considered separately. The paper presents numerical experiments demonstrating the advantages of using the considered methods.

В статье рассматривается задача минимизации математического ожидания выпуклой функции. Задачи такого вида повсеместны в машинном обучении, а также часто возникают в ряде других приложений. На практике для их решения обычно используются процедуры типа стохастического градиентного спуска (SGD). В нашей работе предлагается решать такие задачи с использованием метода эллипсоидов с мини-батчингом. Алгоритм имеет линейную скорость сходимости и может оказаться эффективнее SGD в ряде задач. Это подтверждается в наших экспериментах, исходный код которых находится в открытом доступе. Для получения линейной скорости сходимости метода не требуется ни гладкость, ни сильная выпуклость целевой функции. Таким образом, сложность алгоритма не зависит от обусловленности задачи. В работе доказывается, что метод эллипсоидов с наперед заданной вероятностью находит решение с желаемой точностью при использовании мини-батчей, размер которых пропорционален точности в степени -2. Это позволяет выполнять алгоритм параллельно на большом числе процессоров, тогда как возможности для батчараллелизации процедур типа стохастического градиентного спуска весьма ограничены. Несмотря на быструю сходимость, общее количество вычислений градиента для метода эллипсоидов может получиться больше, чем для SGD, который неплохо сходится и при маленьком размере батча. Количество итераций метода эллипсоидов квадратично зависит от размерности задачи, поэтому метод подойдет для относительно небольших размерностей.

The article considers minimization of the expectation of convex function. Problems of this type often arise in machine learning and a variety of other applications. In practice, stochastic gradient descent (SGD) and similar procedures are usually used to solve such problems. We propose to use the ellipsoid method with mini-batching, which converges linearly and can be more efficient than SGD for a class of problems. This is verified by our experiments, which are publicly available. The algorithm does not require neither smoothness nor strong convexity of the objective to achieve linear convergence. Thus, its complexity does not depend on the conditional number of the problem. We prove that the method arrives at an approximate solution with given probability when using mini-batches of size proportional to the desired accuracy to the power −2. This enables efficient parallel execution of the algorithm, whereas possibilities for batch parallelization of SGD are rather limited. Despite fast convergence, ellipsoid method can result in a greater total number of calls to oracle than SGD, which works decently with small batches. Complexity is quadratic in dimension of the problem, hence the method is suitable for relatively small dimensionalities.

Нахождение глобального минимума невыпуклых функций — одна из ключевых и самых сложных проблем современной оптимизации. В этой работе мы рассматриваем отдельные классы невыпуклых задач, которые имеют четкий и выраженный глобальный минимум.

В первой части статьи мы рассматриваем два класса «хороших» невыпуклых функций, которые могут быть ограничены снизу и сверху параболической функцией. Такой класс задач не исследован широко в литературе, хотя является довольно интересным с прикладной точки зрения. Более того, для таких задач методы первого и более высоких порядков могут быть абсолютно неэффективны при поиске глобального минимума. Это связано с тем, что функция может сильно осциллировать или может быть сильно зашумлена. Поэтому наши новые методы используют информацию только нулевого порядка и основаны на поиске по сетке. Размер и мелкость этой сетки, а значит, и гарантии скорости сходимости и оракульной сложности зависят от «хорошести» задачи. В частности, мы показываем, если функция зажата довольно близкими параболическими функциями, то сложность не зависит от размерности задачи. Мы показываем, что наши новые методы сходятся с линейной скоростью сходимости $\log(1/\varepsilon)$ к глобальному минимуму на кубе.

Во второй части статьи мы рассматриваем задачу невыпуклой оптимизации с другого ракурса. Мы предполагаем, что целевая минимизируемая функция есть сумма выпуклой квадратичной задачи и невыпуклой «шумовой» функции, пропорциональной по модулю расстоянию до глобального решения. Рассмотрение функций с такими предположениями о шуме для методов нулевого порядка является новым в литературе. Для такой задачи мы используем классический безградиентный подход с аппроксимацией градиента через конечную разность. Мы показываем, как можно свести анализ сходимости для нашей задачи к стандартному анализу для задач выпуклой оптимизации. В частности, и для таких задач мы добиваемся линейной скорости сходимости.

Экспериментальные результаты подтверждают работоспособность и практическую применимость всех полученных методов.

Finding the global minimum of a nonconvex function is one of the key and most difficult problems of the modern optimization. In this paper we consider special classes of nonconvex problems which have a clear and distinct global minimum.

In the first part of the paper we consider two classes of «good» nonconvex functions, which can be bounded below and above by a parabolic function. This class of problems has not been widely studied in the literature, although it is rather interesting from an applied point of view. Moreover, for such problems first-order and higher-order methods may be completely ineffective in finding a global minimum. This is due to the fact that the function may oscillate heavily or may be very noisy. Therefore, our new methods use only zero-order information and are based on grid search. The size and fineness of this grid, and hence the guarantee of convergence speed and oracle complexity, depend on the «goodness» of the problem. In particular, we show that if the function is bounded by fairly close parabolic functions, then the complexity is independent of the dimension of the problem. We show that our new methods converge with a linear convergence rate $\log(1/\varepsilon)$ to a global minimum on the cube.

In the second part of the paper, we consider the nonconvex optimization problem from a different angle. We assume that the target minimizing function is the sum of the convex quadratic problem and a nonconvex «noise» function proportional to the distance to the global solution. Considering functions with such noise assumptions for zero-order methods is new in the literature. For such a problem, we use the classical gradient-free approach with gradient approximation through finite differences. We show how the convergence analysis for our problems can be reduced to the standard analysis for convex optimization problems. In particular, we achieve a linear convergence rate for such problems as well.

Experimental results confirm the efficiency and practical applicability of all the obtained methods.

In various applications, i. e., astronomical imaging, electron microscopy, and tomography, images are often damaged by Poisson noise. At the same time, the thermal motion leads to Gaussian noise. Therefore, in such applications, the image is usually corrupted by mixed Poisson – Gaussian noise.

In this paper, we propose a novel method for recovering images corrupted by mixed Poisson – Gaussian noise. In the proposed method, we develop a total variation-based model connected with the nonconvex function and the total generalized variation regularization, which overcomes the staircase artifacts and maintains neat edges.

Numerically, we employ the primal-dual method combined with the classical iteratively reweighted $l_1$ algorithm to solve our minimization problem. Experimental results are provided to demonstrate the superiority of our proposed model and algorithm for mixed Poisson – Gaussian removal to state-of-the-art numerical methods.

In various applications, i. e., astronomical imaging, electron microscopy, and tomography, images are often damaged by Poisson noise. At the same time, the thermal motion leads to Gaussian noise. Therefore, in such applications, the image is usually corrupted by mixed Poisson – Gaussian noise.

In this paper, we propose a novel method for recovering images corrupted by mixed Poisson – Gaussian noise. In the proposed method, we develop a total variation-based model connected with the nonconvex function and the total generalized variation regularization, which overcomes the staircase artifacts and maintains neat edges.

Numerically, we employ the primal-dual method combined with the classical iteratively reweighted $l_1$ algorithm to solve our minimization problem. Experimental results are provided to demonstrate the superiority of our proposed model and algorithm for mixed Poisson – Gaussian removal to state-of-the-art numerical methods.

Важную роль при построении математических моделей динамических систем играют обратные задачи, к которым, в частности, относится задача параметрической идентификации. В отличие от классических моделей, оперирующих точечными значениями, интервальные модели дают ограничения сверху и снизу на исследуемые величины. В работе рассматривается интерполяционный подход к решению интервальных задач параметрической идентификации динамических систем для случая, когда экспериментальные данные представлены внешними интервальными оценками. Цель предлагаемого подхода заключается в нахождении такой интервальной оценки параметров модели, при которой внешняя интервальная оценка решения прямой задачи моделирования содержала бы экспериментальные данные или минимизировала бы отклонение от них. В основе подхода лежит алгоритм адаптивной интерполяции для моделирования динамических систем с интервальными неопределенностями, позволяющий в явном виде получать зависимость фазовых переменных от параметров системы. Сформулирована задача минимизации расстояния между экспериментальными данными и модельным решением в пространстве границ интервальных оценок параметров модели. Получено выражение для градиента целевой функции. На репрезентативном наборе задач продемонстрированы эффективность и работоспособность предлагаемого подхода.

An important role in the construction of mathematical models of dynamic systems is played by inverse problems, which in particular include the problem of parametric identification. Unlike classical models that operate with point values, interval models give upper and lower boundaries on the quantities under study. The paper considers an interpolation approach to solving interval problems of parametric identification of dynamic systems for the case when experimental data are represented by external interval estimates. The purpose of the proposed approach is to find such an interval estimate of the model parameters, in which the external interval estimate of the solution of the direct modeling problem would contain experimental data or minimize the deviation from them. The approach is based on the adaptive interpolation algorithm for modeling dynamic systems with interval uncertainties, which makes it possible to explicitly obtain the dependence of phase variables on system parameters. The task of minimizing the distance between the experimental data and the model solution in the space of interval boundaries of the model parameters is formulated. An expression for the gradient of the objectivet function is obtained. On a representative set of tasks, the effectiveness of the proposed approach is demonstrated.

В статье проводится систематическое исследование возможностей метода решеточных уравнений Больцмана (lattice Boltzmann method, LBM или РУБ) для описания распространения акустических волн. Рассмотрена задача о распространении возмущений от точечного гармонического источника акустических возмущений в неограниченном пространстве как в неподвижной среде (число Маха $M=0$), так и при наличии набегающего потока (число Маха $M=0{,}2$). Обе рассмотренные задачи имеют аналитическое решение в приближении линейной акустики, что позволяет количественно оценить точность численного метода.

Численная реализация осуществлена с использованием двумерной модели скоростей D2Q9 и оператора столкновений Бхатнагара – Гросса – Крука (BGK). Источник колебаний задавался согласно схеме Gou, а возникающий от источника паразитный шум в моментах старших порядков убирался за счет использования процедуры регуляризации функций распределения. Для минимизации отражений от границ расчетной области использовался гибридный подход, основанный на совместном использовании характеристических граничных условий на основе инвариантов Римана и поглощающих PML-слоев (perfectly matched layer) с параболическим профилем затухания.

В ходе работы проведен детальный анализ влияния вычислительных параметров метода на точность расчета. Исследована зависимость погрешности от толщины PML-слоя ($L_{\text{PML}}^{}$) и максимального коэффициента демпфирования ($\sigma_{\max}^{}$), безразмерной амплитуды источника ($Q'_0$) и шага расчетной сетки. Показано, что метод РУБ применим для моделирования распространения акустических волн и обладает вторым порядком точности. Установлено, что для достижения высокой точности расчета (относительная погрешность давления — не более $1\,\%$) достаточно пространственного разрешения в $20$ точек на длину волны ($\lambda$). Определены минимальные эффективные параметры PML-слоя: $\sigma_{\max}^{}\geqslant 0{,}02$ и $L_{\text{PML}}^{} \geqslant 2\lambda$, обеспечивающие отсутствие отражения от границ расчетной области. Также продемонстрировано, что при амплитудах источника $Q_0' \geqslant 0{,}1$ влияние нелинейных эффектов становится существенным по сравнению с другими источниками погрешности.

The article presents a systematic investigation of the capabilities of the lattice Boltzmann method (LBM) for modeling the propagation of acoustic waves. The study considers the problem of wave propagation from a point harmonic source in an unbounded domain, both in a quiescent medium (Mach number $M=0$) and in the presence of a uniform mean flow ($M=0.2$). Both scenarios admit analytical solutions within the framework of linear acoustics, allowing for a quantitative assessment of the accuracy of the numerical method.

The numerical implementation employs the two-dimensional D2Q9 velocity model and the Bhatnagar – Gross – Krook (BGK) collision operator. The oscillatory source is modeled using Gou’s scheme, while spurious high-order moment noise generated by the source is suppressed via a regularization procedure applied to the distribution functions. To minimize wave reflections from the boundaries of the computational domain, a hybrid approach is used, combining characteristic boundary conditions based on Riemann invariants with perfectly matched layers (PML) featuring a parabolic damping profile.

A detailed analysis is conducted to assess the influence of computational parameters on the accuracy of the method. The dependence of the error on the PML thickness ($L_{\text{PML}}^{}$) and the maximum damping coefficient ($\sigma_{\max}^{}$), the dimensionless source amplitude ($Q'_0$), and the grid resolution is thoroughly examined. The results demonstrate that the LBM is suitable for simulating acoustic wave propagation and exhibits second-order accuracy. It is shown that achieving high accuracy (relative pressure error below $1\,\%$) requires a spatial resolution of at least $20$ grid points per wavelength ($\lambda$). The minimal effective PML parameters ensuring negligible boundary reflections are identified as $\sigma_{\max}^{}\geqslant 0.02$ and $L_{\text{PML}}^{} \geqslant 2\lambda$. Additionally, it is shown that for source amplitudes $Q_0' \geqslant 0.1$, nonlinear effects become significant compared to other sources of error.

Статья посвящена выпукло-вогнутым седловым задачам, в которых целевая функция является суммой большого числа слагаемых. Такие задачи привлекают значительное внимание математического сообщества в связи с множеством приложений в машинном обучении, включая adversarial learning, adversarial attacks и robust reinforcement learning, и это лишь некоторые из них. Отдельные функции в сумме обычно представляют собой ошибку, связанную с объектом из выборки. Кроме того, формулировка допускает (возможно, негладкий) композитный член. Такие слагаемые часто отражают регуляризацию в задачах машинного обучения. Предполагается, что размерность одной из групп переменных относительно мала (около сотни или меньше), а другой — велика. Такой случай возникает, например, при рассмотрении двойственной формулировки задачи минимизации с умеренным числом ограничений. Предлагаемый подход основан на использовании метода секущей плоскости Вайды для минимизации относительно внешнего блока переменных. Этот алгоритм оптимизации особенно эффективен, когда размерность задачи не очень велика. Неточный оракул для метода Вайды вычисляется через приближенное решение внутренней задачи максимизации, которая решается ускоренным алгоритмом с редукцией дисперсии Katyusha. Таким образом, мы используем структуру задачи для достижения быстрой сходимости. В исследовании получены отдельные оценки сложности для градиентов различных компонент относительно различных переменных. Предложенный подход накладывает слабые предположения о целевой функции. В частности, не требуется ни сильной выпуклости, ни гладкости относительно низкоразмерной группы переменных. Количество шагов предложенного алгоритма, а также арифметическая сложность каждого шага явно зависят от размерности внешней переменной, отсюда предположение, что она относительно мала.

The paper is devoted to convex-concave saddle point problems where the objective is a sum of a large number of functions. Such problems attract considerable attention of the mathematical community due to the variety of applications in machine learning, including adversarial learning, adversarial attacks and robust reinforcement learning, to name a few. The individual functions in the sum usually represent losses related to examples from a data set. Additionally, the formulation admits a possibly nonsmooth composite term. Such terms often reflect regularization in machine learning problems. We assume that the dimension of one of the variable groups is relatively small (about a hundred or less), and the other one is large. This case arises, for example, when one considers the dual formulation for a minimization problem with a moderate number of constraints. The proposed approach is based on using Vaidya’s cutting plane method to minimize with respect to the outer block of variables. This optimization algorithm is especially effective when the dimension of the problem is not very large. An inexact oracle for Vaidya’s method is calculated via an approximate solution of the inner maximization problem, which is solved by the accelerated variance reduced algorithm Katyusha. Thus, we leverage the structure of the problem to achieve fast convergence. Separate complexity bounds for gradients of different components with respect to different variables are obtained in the study. The proposed approach is imposing very mild assumptions about the objective. In particular, neither strong convexity nor smoothness is required with respect to the low-dimensional variable group. The number of steps of the proposed algorithm as well as the arithmetic complexity of each step explicitly depend on the dimensionality of the outer variable, hence the assumption that it is relatively small.