Гасников Александр Владимирович

Старший научный сотрудник:Факультет компьютерных наук / Международная лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных

Начал работать в НИУ ВШЭ в 2015 году.
Научно-педагогический стаж: 13 лет.

Образование, учёные степени и учёные звания

2016
Доктор физико-математических наук: специальность 05.13.18 «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», тема диссертации: Эффективные численные методы поиска равновесий в больших транспортных сетях
2011
Ученое звание: Доцент
2007
Кандидат физико-математических наук
2006
Магистратура: Московский физико-технический институт, специальность «Прикладные математика и физика», квалификация «Магистр»

Профессиональные интересы

выпуклая оптимизация Математическое моделирование транспортных потоков марковские процессы

Достижения и поощрения

Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2019-2021)

Обучение в аспирантуре

Обучение в аспирантуре МФТИ 2006 - 2007

Выпускные квалификационные работы студентов

Бакалавриат
Тюрина А. Н. «Примеры многообразий модулей D -точных лагранжевых подмногообразий для проективной прямой». Факультет математики, 2018
Магистратура
Некрашевич А. Д. «Стохастическая оптимизация для управления доходами в контейнерных грузоперевозках». Факультет компьютерных наук, 2019
Грищенко Д. И. «Решение задачи минимизации квадратичной невязки при энтропийной регуляризации путем решения регуляризованной двойственной задачи методом эллипсоидов с неточным оракулом». Факультет компьютерных наук, 2017
Тюрин А. И. «Зеркальный вариант метода подобных треугольников для задач условной оптимизации». Факультет компьютерных наук, 2017

Полный список ВКР

Научный руководитель диссертационных исследований

на соискание учёной степени кандидата наук

1
Александр Огальцов Адаптивные ускоренные стохастические методы оптимизации в обучении нейронных сетей
2
Тюрин А. И. Разработка метода решения задач структурной оптимизации, 2020
3
Огальцов А. В. Адаптивные ускоренные стохастические методы оптимизации в обучении нейронных сетей (aспирантура: 3-й год обучения)

Научный консультант диссертационных исследований

на соискание учёной степени доктора наук

Двуреченский П. Е. Численные методы оптимизации для задач большой размерности: неточный оракул и прямо-двойственный анализ, 2020

Учебные курсы (2019/2020 уч. год)

Непрерывная оптимизация (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3, 4 модуль)Рус

Публикации⁶²

Статья Dvurechensky P., Eduard Gorbunov, Gasnikov A. An accelerated directional derivative method for smooth stochastic convex optimization // European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 290. No. 2. P. 601-621. doi
Глава книги Dvurechensky P., Gasnikov A., Omelchenko S., Tyurin A. A Stable Alternative to Sinkhorn’s Algorithm for Regularized Optimal Transport, in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research, 19th International Conference, MOTOR 2020, Novosibirsk, Russia, July 6–10, 2020, (Т. 12095) / Ed. by A. Kononov, M. Khachay, P. Pardalos, V. A. Kalyagin. Cham : Springer, 2020. doi P. 406-423. doi
Статья Dvinskikh D., Омельченко С. С., Gasnikov A., Tyurin A. Accelerated Gradient Sliding for Minimizing a Sum of Functions // Doklady Mathematics. 2020. Vol. 101. No. 3. P. 244-246. doi
Статья Alkousa M., Gasnikov A., Dvinskikh D., Kovalev D., Stonyakin F. S. Accelerated Methods for Saddle-Point Problem // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2020. Vol. 60. No. 11. P. 1787-1809. doi
Статья Dvinskikh D., Tyurin A., Gasnikov A., Omel’chenko C. Accelerated and Unaccelerated Stochastic Gradient Descent in Model Generality // Mathematical notes. 2020. Vol. 108. No. 3-4. P. 511-522. doi
Глава книги Dvurechensky P., Gasnikov A., Nurminski E., Stonyakin F. Advances in Low-Memory Subgradient Optimization, in: Numerical Nonsmooth Optimization. Springer, 2020. doi P. 19-59. doi
Глава книги Titov A., Stonyakin F. S., Alkousa M., Ablaev S. A., Gasnikov A. Analogues of Switching Subgradient Schemes for Relatively Lipschitz-Continuous Convex Programming Problems, in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research. 19th International Conference, MOTOR 2020, Novosibirsk, Russia, July 6–10, 2020, Revised Selected Papers Vol. 1275: Communications in Computer and Information Science . Springer, 2020. P. 133-149. doi
Статья Ivanova A., Dvurechensky P., Gasnikov A., Kamzolov D. Composite optimization for the resource allocation problem // Optimization Methods and Software. 2020. P. 1-35. doi (в печати)
Статья Beznosikov A., Eduard Gorbunov, Gasnikov A. Derivative-Free Method For Decentralized Distributed Non-Smooth Optimization // IFAC-PapersOnLine. 2020. P. 1-6. (в печати)
Статья Stonyakin F. S., Stepanov A. N., Gasnikov A., Titov A. Mirror descent for constrained optimization problems with large subgradient values of functional constraints // Computer Research and Modeling. 2020. Vol. 12. No. 2. P. 301-317. doi
Глава книги Tupitsa, N., Dvurechensky P., Gasnikov A., Uribe C. A. Multimarginal Optimal Transport by Accelerated Alternating Minimization, in: 2020 IEEE 59th Conference on Decision and Control (CDC). IEEE, 2020. doi P. 6132-6137. doi
Препринт Dvurechensky P., Gasnikov A., Остроухов П., Uribe C., Ivanova A. Near-optimal tensor methods for minimizing the gradient norm of convex function / Working papers by Cornell University.. Series - "Optimization and Control". 2020. (в печати)
Статья Rogozin A., Uribe C., Gasnikov A., Malkovsky N., Nedić A. Optimal distributed convex optimization on slowly time-varying graphs // IEEE Transactions on Control of Network Systems. 2020. Vol. 7. No. 2. P. 829-841. doi
Препринт Ivanova A., Gasnikov A., Dvurechensky P., Двинских Д., Тюрин А. И., Воронцова Е., Пасечнюк Д. Oracle Complexity Separation in Convex Optimization / Working papers by Cornell University.. Series - "Optimization and Control". 2020. (в печати)
Статья Gasnikov A., Dvurechensky P. Primal–dual accelerated gradient methods with small-dimensional relaxation oracle // Optimization Methods and Software. 2020. P. 1-38. doi (в печати)
Глава книги Eduard Gorbunov, Danilova M., Gasnikov A. Stochastic Optimization with Heavy-Tailed Noise via Accelerated Gradient Clipping, in: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020). Curran Associates, Inc., 2020. P. 1-12.
Глава книги Tupitsa N., Gasnikov A., Dvurechensky P., Guminov S. Strongly Convex Optimization for the Dual Formulation of Optimal Transport, in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research. MOTOR 2020. Communications in Computer and Information Science Vol. 1275. Springer, 2020. doi P. 192-204. doi
Препринт Rogozin A., Lukoshkin V., Gasnikov A., Kovalev D., Shulgin E. Towards accelerated rates for distributed optimization over time-varying networks / Cornell University. Series arxive "math". 2020.
Статья Gasnikov A., Dvurechensky P. Universal intermediate gradient method for convex problems with inexact oracle // Optimization Methods and Software. 2020. P. 1-28. doi (в печати)
Статья Vorontsova E., Gasnikov A., Dvurechensky P., Gorbunov E. Accelerated Gradient-Free Optimization Methods with a Non-Euclidean Proximal Operator / Пер. с рус. // Automation and Remote Control. 2019. Vol. 80. No. 8. P. 1487-1501. doi
Статья Guminov S., Nesterov Y., Dvurechensky P., Gasnikov A. Accelerated primal-dual gradient descent with linesearch for convex, nonconvex, and nonsmooth optimization problems / Пер. с рус. // Doklady Mathematics. 2019. Vol. 99. No. 2. P. 125-128. doi
Препринт Иванова А. С., Gasnikov A., Pasechnyuk D., Grishchenko D., Shulgin E., Matyukhin V. Adaptive Catalyst for Smooth Convex Optimization / Working papers by Cornell University.. Series - "Optimization and Control". 2019. (в печати)
Препринт Ivanova A., Стонякин Ф., Пасечнюк Д., Воронцова Е., Gasnikov A. Adaptive Mirror Descent for the Network Utility Maximization Problem / Working papers by Cornell University.. Series - "Optimization and Control". 2019. (в печати)
Статья Gasnikov A., Dvurechensky P., Stonyakin F. S., Titov A. An Adaptive Proximal Method for Variational Inequalities // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2019. Vol. 59. P. 836-841. doi
Статья Gasnikov A., Tyurin A. Fast Gradient Descent for Convex Minimization Problems with an Oracle Producing a (δ, L)-Model of Function at the Requested Point / Пер. с рус. // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2019. Vol. 59. No. 7. P. 1085-1097. doi
Глава книги Stonyakin F., Dvinskikh D., Dvurechensky P., Kroshnin A., Kuznetsova O., Agafonov A., Gasnikov A., Tyurin A., Uribe C., Pasechnyuk D., Artamonov S. Gradient Methods for Problems with Inexact Model of the Objective, in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research, 18th International Conference, MOTOR 2019 Ekaterinburg, Russia, July 8–12, 2019 / Ed. by М. Ю. Хачай, Ю. А. Кочетов, P. M. Pardalos. Vol. 11548. Springer, 2019. P. 97-114. doi
Глава книги Titov A., Stonyakin F. S., Gasnikov A., Alkousa M. Mirror Descent and Constrained Online Optimization Problems, in: Optimization and Applications 9th International Conference, OPTIMA 2018, Petrovac, Montenegro, October 1–5, 2018, Revised Selected Papers / Ed. by M. Jaćimović, M. Khachay, Y. Kochetov, V. Malkova, Ю. Г. Евтушенко, M. Posypkin. Springer, 2019. doi P. 64-78. doi
Глава книги Gasnikov A., Gorbunov E., Dvurechensky P., Vorontsova E., Selikhanovich D., Uribe C., Jiang B., Haoyue W. Near Optimal Methods for Minimizing Convex Functions with Lipschitz p-th Derivatives, in: Proceedings of Machine Learning Research Vol. 99: Conference on Learning Theory, 25-28 June 2019, Phoenix, AZ, USA. PMLR, 2019.. PMLR, 2019. P. 1392-1393.
Препринт Иванова А. С., Пасечнюк Д., Двуреченский П. Е., Гасников А. В., Воронцова Е. Numerical methods for the resource allocation problem in networks / Cornell University. Серия "Working papers by Cornell University". 2019. (в печати)
Глава книги Dvinskikh D., Gorbunov E., Gasnikov A., Dvurechensky P., Uribe C. On Primal and Dual Approaches for Distributed Stochastic Convex Optimization over Networks, in: 2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC). IEEE, 2019. doi P. 7435-7440. doi
Глава книги Kroshnin A., Dvinskikh D., Dvurechensky P., Gasnikov Alexander, Tupitsa Nazarii, Uribe C. A. On the Complexity of Approximating Wasserstein Barycenters, in: Proceedings of Machine Learning Research Vol. 97: International Conference on Machine Learning, 9-15 June 2019, Long Beach, California, USA. PMLR, 2019. P. 3530-3540.
Глава книги Gasnikov A. Optimal Tensor Methods in Smooth Convex and Uniformly Convex Optimization, in: Proceedings of Machine Learning Research Vol. 99: Conference on Learning Theory, 25-28 June 2019, Phoenix, AZ, USA. PMLR, 2019.. PMLR, 2019. (в печати)
Глава книги Gasnikov A., Dvurechensky P., Gorbunov E., Vorontsova E., Selikhanovych D., Uribe C. Optimal Tensor Methods in Smooth Convex and Uniformly Convex Optimization, in: Conference on Learning Theory, 25-28 June 2019, Phoenix, USA Vol. 99. , 2019. P. 1374-1391.
Книга Gasnikov A. Proceedings of Machine Learning Research Vol. 99: Conference on Learning Theory, 25-28 June 2019, Phoenix, AZ, USA. PMLR, 2019.. PMLR, 2019.
Статья Гасников А. В. АДАПТИВНЫЙ ПРОКСИМАЛЬНЫЙ МЕТОД ДЛЯ ВАРИАЦИОННЫХ НЕРАВЕНСТВ // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2019. Т. 59. № 5. С. 889-894. doi
Статья Гасников А. В., Тюрин А. И. Быстрый градиентный спуск для задач выпуклой минимизации с оракулом, выдающим (δ, L)-модель функции в запрошенной точке // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2019. Т. 59. № 7. С. 1137-1150.
Статья Горбунов Э. А., Воронцова Е. А., Гасников А. В. О верхней оценке математического ожидания нормы равномерно распределенного на сфере вектора и явлении концентрации равномерной меры на сфере // Математические заметки. 2019. Т. 106. № 1. С. 13-23. doi
Статья Горбунов Э. А., Воронцова Е. А., Гасников А. В. О верхней оценке математического ожидания нормы равномерно распределенного на сфере вектора и явлении концентрации равномерной меры на сфере // Математические заметки. 2019. Т. 106. № 1. С. 13-23. doi
Статья Гасников А. В. Ускоренные безградиентные методы оптимизации с неевклидовым проксимальным оператором // Автоматика и телемеханика. 2019. № 8. С. 149-156. doi (в печати)
Статья Воронцова Е. А., Гасников А. В., Горбунов Э. А., Двуреченский П. Е. Ускоренные безградиентные методы оптимизации с неевклидовым проксимальным оператором // Автоматика и телемеханика. 2019. № 8. С. 149-168. doi
Статья Воронцова Е. А., Гасников А. В., Горбунов Э. А. Ускоренный спуск по случайному направлению с неевклидовой прокс-структурой // Автоматика и телемеханика. 2019. Т. 80. № 4. С. 126-143. doi
Глава книги Dvurechensky P., Gasnikov A., Kroshnin A. Computational optimal transport: Complexity by accelerated gradient descent is better than by Sinkhorn's algorithm, in: Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning (2018) Vol. 80. PMLR, 2018. P. 1367-1376.
Глава книги Dvurechensky P., Dvinskikh D., Gasnikov A., Uribe C., Nedic A. Decentralize and randomize: Faster algorithm for Wasserstein barycenters, in: Advances in Neural Information Processing Systems 31 (NeurIPS 2018). Neural Information Processing Systems Foundation, 2018. P. 10760-10770.
Статья Gasnikov A., Гасников Е. В., Nesterov Y. Dual Methods for finding Equilibriums in Mixed Models of Flow Distribution in Large Transportation Networks / Пер. с рус. // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2018. Vol. 58. No. 9. P. 1395-1403. doi
Глава книги Bayandina A., Dvurechensky P., Gasnikov A., Stonyakin F. S., Titov A. Mirror Descent and Convex Optimization Problems with Non-smooth Inequality Constraints, in: Large-Scale and Distributed Optimization Vol. 2227. Springer, 2018. doi P. 181-213. doi
Статья Гасников А. В., Баяндина А. С., Лагуновская А. А. Безградиентные двухточечные методы решения задач стохастической негладкой выпуклой оптимизации при наличии малых шумов не случайной природы // Автоматика и телемеханика. 2018. № 8. С. 38-49. doi
Статья Гасников А. В., Горбунов Э. А., Ковалёв 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. doi
Статья Anikin A., Gasnikov A., Dvurechensky P., Tyurin Alexander, Chernov A. Dual Approaches to the Minimization of Strongly Convex Functionals with a Simple Structure under Affine Constraints / Пер. с рус. // Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2017. Vol. 57. No. 8. P. 1262-1276.
Глава книги Bogolubsky L., Dvurechensky P., Gasnikov A., Gusev G., Nesterov Y., Raigorodsky A., Tikhonov A., Zhukovskii M. Learning supervised pagerank with gradient-based and gradient-free optimization methods, in: Advances in Neural Information Processing Systems 29 (NIPS 2016). NY : Curran Associates, 2016. P. 4914-4922.
Статья Dvurechensky P., Gasnikov A. Stochastic intermediate gradient method for convex problems with stochastic inexact oracle // Journal of Optimization Theory and Applications. 2016. Vol. 171. No. 1. P. 121-145. doi
Статья Гасников А. В., Гасникова Е. В., Нестеров Ю. Е., Чернов А. Об эффективных численных методах решения задач энтропийно-линейного программирования // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2016. Т. 56. № 2 (в печати)
Статья Гасников А. В., Бабичева Т., Лагуновская А., Двуреченский П. Поиск стохастических равновесий в транспортных моделях равновесного распределения потоков // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2016. Т. 56 (в печати)
Статья Гасников А. В., Чепурченко К., Мендель М., Гасникова Е. В. Эволюционные выводы энтропийной модели расчета матрицы корреспонденций // Математическое моделирование. 2016. Т. 28 (в печати)
Статья Блинкин М. Я., Гасников А. В. Эволюционный вывод простейшей модели бимодального расщепления спроса на городские передвижения // Труды Московского физико-технического института. 2016. Т. 8. № 1 (29). С. 25-31.
Препринт Anikin A., Dvurechensky P., Gasnikov A., Gornov A., Kamzolov D., Maximov Y., Nesterov Y. Effective Numerical Methods for Huge-Scale Linear Systems with Double-Sparsity and Applications to PageRank / Cornell University. Series arxive "math". 2015.
Препринт Anikin A., Dvurechensky P., Gasnikov A., Golov A., Gornov A., Maximov Y., Mendel M., Spokoiny V. Efficient numerical algorithms for regularized regression problem with applications to traffic matrix estimations / Cornell University. Series arxive "math". 2015.
Препринт Gasnikov A., Дорн Ю. В., Dvurechensky P., Maximov Y. Searching equillibriums in Beckmann's and Nesterov--de Palma's models / Cornell University. Series arxive "math". 2015.
Статья Гасников А. В., Мендель М., Лагуновская А., Бабичева Т. Двухстадийная модель равновесного распределения транспортных потоков // Труды Московского физико-технического института. 2015. Т. 7. № 3
Статья Гасников А. В., Дорн Ю. В., Нестеров Ю. Е., Шпирко С. В. О трехстадийной версии модели стационарной динамики транспортных потоков // Математическое моделирование. 2014. Т. 26. № 6. С. 34-70.
Статья Гасников А. В., Дорн Ю. В., Нурминский Е. А., Шамрай Н. Б. Автомобильные пробки: когда рациональность ведет к коллапсу // Квант. 2013. № 1. С. 13-18.
Книга Введение в математическое моделирование транспортных потоков / Под общ. ред.: А. В. Гасников. М. : МЦНМО, 2013.
Книга Введение в математическое моделирование транспортных потоков / Под общ. ред.: А. В. Гасников. М. : МФТИ, 2010.

Участие в редколлегиях научных журналов

С 2017 г.: член редколлегии журнала «Сибирский журнал вычислительной математики».

Гранты

Гранты Президента РФ МД-1320.2018.1, РФФИ 18-31-20005 мол_а_вед

Опыт работы

С 2005 года

Информация^*

Общий стаж: 15 лет
Научно-педагогический стаж: 13 лет
Преподавательский стаж: 1 год 8 месяцев

Данные выводятся в соответствии с требованиями приказа N 831 от 14 августа 2020 г. Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки

ноя

2012

Как бороться с пробками?

Троицкий вариант

янв

2021

В НИУ ВШЭ защитился первый в России доктор компьютерных наук

В диссертационном совете по компьютерным наукам НИУ ВШЭ состоялась защита докторской диссертации Павла Двуреченского, который стал первым в России доктором компьютерных наук. Это оказалось возможно благодаря тому, что с 2018 года университет получил право присуждать собственные ученые степени.

сен

2020

Студент ПМИ нашел оптимальный алгоритм решения задачи поиска барицентра Вассерштейна

В середине сентября в центре ”Сириус” прошла школа “Управление, информация и оптимизация”. На ней студент 4 курса ПМИ Даниил Тяпкин вывел оптимальный алгоритм решения задачи поиска барицентра Вассерштейна, которой занимался с начала 2020 года. Даниил рассказал об истории задачи и ее возможном практическом применении.