Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Кафедра технологий моделирования сложных систем создана в 2011 г. на базе Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН — признанного мирового центра исследований по фундаментальным основам информационных технологий.
Направлением специализации кафедры являются методы метамоделирования и предсказательного моделирования, опирающиеся на такие области математики, как теория аппроксимации, машинное обучение, теория оптимизации, математическая статистика и теория информации.
Шишкин С. В., Шейман И. М., Власов В. В. и др.
М.: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2022.
Nikita Puchkin, Vladimir Spokoiny, Eugene Stepanov et al.
ESAIM - Control, Optimisation and Calculus of Variations. 2024. Vol. 30.
Tiapkin D., Morozov N., Naumov A. et al.
In bk.: Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2024), 2-4 May 2024, Palau de Congressos, Valencia, Spain. PMLR: Volume 238. Vol. 238. Valencia: PMLR, 2024. P. 4213-4221.
Puchkin N., Noskov F., Spokoiny V.
math. arXiv. Cornell University, 2023
Надбавка установлена за статью Primal-dual subgradient methods for huge-scale linear conic problem, которую Сергей Шпирко опубликовал совместно с Юрием Нестеровым, известным специалистом по теории оптимизации, профессором Лувенского университета (Бельгия) в SIAM Journal on Optimization - ведущем международном журнале по тематике оптимизации, входящем в первые квартили международных индексов цитирования.
В статье предложен эффективный алгоритм поиска оптимального решения в задачах сверхбольшой размерности, обладающих достаточно сильно выраженной "разреженностью". Использование этого свойства позволяет достигать парадоксальных результатов, когда, например, число операций, затрачиваемых на весь процесс поиска оптимального решения, оказывается гораздо меньше числа операций, формально необходимых для вычисления одного-единственного значения оптимизируемой функции.
Кафедра технологий моделирования сложных систем: Доцент