2022, том 14, выпуск 2

Специальный выпуск

	От редакции А. В. Гасников, А. И. Лобанов		209–212
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ
	Нижние оценки для методов типа условного градиента для задач минимизации гладких сильно выпуклых функций А. Д. Агафонов		213–223
	An approach for the nonconvex uniformly concave structured saddle point problem M. S. Alkousa, A. V. Gasnikov, P. E. Dvurechenskii, A. A. Sadiev, L. Ya. Razouk		225–237
	Linearly convergent gradient-free methods for minimization of parabolic approximation A. I. Bazarova, A. N. Beznosikov, A. V. Gasnikov		239–255
	Variance reduction for minimax problems with a small dimension of one of the variables E. L. Gladin, E. D. Borodich		257–275
	Averaged heavy-ball method M. Yu. Danilova, G. Malinovskii		277–308
	О связях задач стохастической выпуклой минимизации с задачами минимизации эмпирического риска на шарах в p-нормах Д. М. Двинских, В. В. Пырэу, А. В. Гасников		309–319
	A gradient method with inexact oracle for composite nonconvex optimization P. E. Dvurechenskii		321–334
	Обоснование связи модели Бэкмана с вырождающимися функциями затрат с моделью стабильной динамики Е. В. Котлярова, К. Ю. Кривошеев, Е. В. Гасникова, Ю. И. Шароватова, А. В. Шурупов		335–342
	Speeding up the two-stage simultaneous traffic assignment model E. V. Kotlyarova, P. A. Severilov, Ya. P. Ivchenkov, P. V. Mokrov, M. O. Chekanov, E. V. Gasnikova, Yu. I. Sharovatova		343–355
	Tensor methods for strongly convex strongly concave saddle point problems and strongly monotone variational inequalities P. A. Ostroukhov, R. A. Kamalov, P. E. Dvurechenskii, A. V. Gasnikov		357–376
	Тензорные методы внутри смешанного оракула для решения задач типа min-min П. А. Остроухов		377–398
	Stochastic optimization in digital pre-distortion of the signal A. V. Alpatov, E. A. Peters, D. A. Pasechnyuk, A. M. Raigorodskii		399–416
	Применение градиентных методов оптимизации для решения задачи Коши для уравнения Гельмгольца Н. В. Плетнев, П. Е. Двуреченский, А. В. Гасников		417–444
	Adaptive first-order methods for relatively strongly convex optimization problems O. S. Savchuk, A. A. Titov, F. S. Stonyakin, M. S. Alkousa		445–472
	Субградиентные методы для задач негладкой оптимизации с некоторой релаксацией условия острого минимума С. С. Аблаев, Д. В. Макаренко, Ф. С. Стонякин, М. С. Алкуса, И. В. Баран		473–495
	Об адаптивных ускоренных методах и их модификациях для альтернированной минимизации Н. К. Тупица		497–515