Сибирский журнал вычислительной математики
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Сиб. журн. вычисл. матем.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Сибирский журнал вычислительной математики, 2018, том 21, номер 1, страницы 47–53
DOI: https://doi.org/10.15372/SJNM20180103
(Mi sjvm667)
 

Эта публикация цитируется в 8 научных статьях (всего в 8 статьях)

Параллельные алгоритмы и оценки вероятностей больших уклонений в задачах стохастической выпуклой оптимизации

П. Е. Двуреченскийab, А. В. Гасниковbc, А. А. Лагуновскаяc

a Институт прикладного анализа и стохастики им. К. Вейерштрасса, Моренштрассе, 39, Берлин, Германия, 10117
b Институт проблем передачи информации им. А. А. Харкевича Российской академии наук, Большой Каретный пер., 19, строение 1, Москва, 127051
c Московский физико-технический институт, Институтский пер., 9, Долгопрудный, Московская обл., 141700
Список литературы:
Аннотация: В этом коротком сообщении рассматриваются задачи выпуклой стохастической оптимизации при различных предположениях о свойствах стохастических субградиентов. Известно, что если вычислителю доступно значение целевой функции задачи, то можно параллельно вычислить несколько независимых приближений к решению задачи в терминах сходимости по математическому ожиданию. Выбрав приближение с наименьшим значением функции, можно контролировать вероятности больших уклонений невязки по значению функции. В данной работе рассматривается случай, когда значение целевой функции недоступно или требует большого объема вычислений. В предположении субгауссовости распределения стохастических субградиентов, а также в общем случае при умеренном уровне вероятности больших уклонений показано, что параллельное вычисление нескольких приближенных решений с последующим усреднением дает те же оценки вероятностей больших уклонений невязки по функции, что и вычисление одного приближенного решения, но с большим числом итераций. Тем самым в рассматриваемом случае параллельные вычисления позволяют получить решение того же качества, но за меньшее время.
Ключевые слова: стохастическая выпуклая оптимизация, оценки вероятностей больших уклонений, метод зеркального спуска, параллельные алгоритмы.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 14-50-00150
Министерство образования и науки Российской Федерации МК-1806.2017.9
Исследование А. В. Гасникова и П. Е. Двуреченского в пункте 3 выполнено в ИППИ РАН за счет гранта Российского научного фонда (проект № 14-50-00150). Исследование А. А. Лагуновской частично поддержано грантом Президента РФ МК-1806.2017.9.
Статья поступила: 24.01.2017
Переработанный вариант: 07.07.2017
Англоязычная версия:
Numerical Analysis and Applications, 2018, Volume 11, Issue 1, Pages 33–37
DOI: https://doi.org/10.1134/S1995423918010044
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 519.856+519.856.3
Образец цитирования: П. Е. Двуреченский, А. В. Гасников, А. А. Лагуновская, “Параллельные алгоритмы и оценки вероятностей больших уклонений в задачах стохастической выпуклой оптимизации”, Сиб. журн. вычисл. матем., 21:1 (2018), 47–53; Num. Anal. Appl., 11:1 (2018), 33–37
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{DvuGasLag18}
\by П.~Е.~Двуреченский, А.~В.~Гасников, А.~А.~Лагуновская
\paper Параллельные алгоритмы и оценки вероятностей больших уклонений в~задачах стохастической выпуклой оптимизации
\jour Сиб. журн. вычисл. матем.
\yr 2018
\vol 21
\issue 1
\pages 47--53
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/sjvm667}
\crossref{https://doi.org/10.15372/SJNM20180103}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=32466478}
\transl
\jour Num. Anal. Appl.
\yr 2018
\vol 11
\issue 1
\pages 33--37
\crossref{https://doi.org/10.1134/S1995423918010044}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000427431900003}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85043721267}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/sjvm667
  • https://www.mathnet.ru/rus/sjvm/v21/i1/p47
  • Эта публикация цитируется в следующих 8 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Сибирский журнал вычислительной математики
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:290
    PDF полного текста:39
    Список литературы:31
    Первая страница:11
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024