Гасников Александр Владимирович
Доктор физико-математических наук, профессор
Заведующий лабораторией математических методов оптимизации, заведующий кафедрой математических основ управления
Ссылка на страницу Google Scholar
Образование
2006 г. — окончил факультет управления и прикладной математики МФТИ.
2007 г. — кандидат физико-математических наук, окончил аспирантуру МФТИ, тема диссертации: «Асимптотическое по времени поведение решения начальной задачи Коши для закона сохранения с нелинейной дивергентной вязкостью» (научный руководитель А.А. Шананин).
2011 г. — доцент по кафедре математических основ управления
2016 г. — доктор физико-математических наук, тема докторской диссертации: «Эффективные численные методы поиска равновесий в больших транспортных сетях» (научные консультанты A.А. Шананин и Ю.Е. Нестеров).
2024 г. — присвоено ученое звание профессора по специальности «Теоретическая информатика, кибернетика» приказом Министерства науки и высшего образования РФ
Профессиональный опыт
с мая 2025 г. — член-корреспондент отделения математических наук РАН
с августа 2024 г. — член Совета по науке и образованию при президенте России
с августа 2024 г. — научный директор Музейного пространства на территории Концертного центра «Сириус»
с 2024 г. — ведущий научный сотрудник отдела Математических основ искусственного интеллекта МИАН РАН
с февраля 2024 г. — член научного совета альянса в сфере искусственного интеллекта (ИИ)
с ноября 2023 г. — ректор Университета «Иннополис»
с августа 2023 г. — заведующий лабораторией Многомасштабной нейродинамики для интеллектуальных систем Сколтеха
с 2023 г. — главный научный сотрудник Сколтеха
с 2023 г. — заведующий лабораторией № 10 ИППИ РАН Математических основ машинного обучения
с 2023 г. — член редколлегии Сибирского журнала индустриальной математики
с 2023 г. — член редколлегии Журнала вычислительной математики и математической физики
с 2022 г. — член редколлегии Journal of Optimization Theory and Applications — Q1 (один из ведущих мировых журналов по численным методам оптимизации)
с 2022 г. — академический руководитель направления ПМФ в школе ФПМИ
с 2022 г. — заведующий лабораторией математических методов оптимизации, Московский физико-технический институт (государственный университет)
с 2022 г. — заведующий кафедрой математических основ управления, Московский физико-технический институт (государственный университет)
с 2021 г. — руководитель группы в ИИ Центре Института системного программирования РАН
с 2020 г. — профессор, Московский физико-технический институт (государственный университет)
с 2020 г. — профессор, факультет компьютерных наук, Высшая школа экономики
с 2019 г. — руководитель научной группы Huawei в Московском физико-техническом институте (государственном университете)
с 2016 г. — член редколлегии Сибирского журнала вычислительной математики
с 2015 г. — ведущий научный сотрудник, сектор №7, Институт проблем передачи информации
2015–2020 гг. — доцент, факультет компьютерных наук, Высшая школа экономики
2011–2020 гг. — доцент, факультет управления и прикладной математики, Московский физико-технический институт (государственный университет)
Профессиональные интересы
Математическое моделирование транспортных потоков
Оптимизация (большой размерности, распределенная и параллельная, стохастическая, онлайн)
Машинное обучение с точки зрения оптимизации
Исследовательские проекты и гранты
РФФИ 18-29-03071 мк «Решения Big Data для моделирования, анализа и оптимизации транспортных процессов» (2018-2021) — исполнитель
РФФИ 18-31-20005 мол_а_вед «Разработка общих принципов построения и анализа скорости сходимости численных методов оптимизации на основе концепции модели целевой функции» (2018-2020) — руководитель
РФФИ 19-31-51001 Научное наставничество «Распределенные и параллельные алгоритмы решения задач анализа данных» (2019-2021) — руководитель
РФФИ 19-31-90062 Аспиранты «Единый взгляд на рандомизированные численные методы решения задач выпуклой оптимизации» (2019-2021) — руководитель
РФФИ 19-31-90170 Аспиранты «Поиск равновесий в транспортных сетях с помощью прямо-двойственных ускоренных методов с вспомогательной одномерной оптимизацией» (2019-2021) — руководитель
РНФ 17-11-01027 Алгоритмическая оптимизация для задач с большим числом переменных (2017-2019) — участник
РНФ 18-71-10108 Оптимальный транспорт: численные методы и приложения к анализу данных (2018-2021) — участник
Государственное задание №075-00337-20-03 «Разработка эффективных алгоритмов решения задач оптимизации больших размеров» (2020-2023) — исполнитель
РФФИ № 19-31-51001 Научное наставничество «Распределенные и параллельные алгоритмы решения задач анализа данных» (2020-2021) — руководитель
РНФ 21-71-30005 Разработка численных методов оптимизации в приложениях к задачам управления, обратным задачам и обучению (2021-2024) — основной исполнитель
РНФ 23-11-00229 Разработка эффективных распределенных алгоритмов решения оптимизационных задач (2023-2025)— руководитель
Награды и достижения
Лауреат премии Yahoo за 2019 год
Лауреат премии Ильи Сегаловича (Яндекс) за 2020 год
Лауреат премии правительства Москвы за 2020 год
Премия Talent Funding Award by the Institute of Strategic Research (China) за 2023 год
Премия «Научный прорыв-2026» в номинации «Цифровизация в науке», учрежденной Академией наук Республики Татарстан
Защищенные диссертации
Алкуса Мохаммад, «Численные методы решения негладких задач выпуклой оптимизации с функциональными ограничениями / Numerical Methods for Non-Smooth Convex Optimization Problems with Functional Constraints» (11.06.2020). Кандидат физико-математических наук.
Тюрин Александр Игоревич, «Разработка метода решения задач структурной оптимизации / Development of a method for solving structural optimization problems» (19.11.2020). Кандидат компьютерных наук.
Двуреченский Павел Евгеньевич, «Численные методы оптимизации для задач большой размерности: неточный оракул и прямо-двойственный анализ / Numerical methods in large-scale optimization: inexact oracle and primal-dual analysis» (28.12.2020). Доктор компьютерных наук.
Камзолов Дмитрий Игоревич, «Ускорение тензорных методов и их оптимальная комбинация / Acceleration of Tensor Methods and Their Optimal Combination» (29.12.2020). Кандидат физико-математических наук.
Горбунов Эдуард Александрович, «Стохастические и распределённые методы с компрессией градиентов и локальными шагами / Distributed and Stochastic Optimization Methods with Gradient Compression and Local Steps» (23.12.2021). Кандидат физико-математических наук.
Омельченко Сергей Сергеевич, «Численные методы решения задач выпуклой оптимизации больших размеров, имеющих специальную структуру» (23.12.2021). Кандидат физико-математических наук.
Котлярова Екатерина Владимировна, «Поиск равновесия в многостадийных транспортных моделях» (15.12.2022). Кандидат физико-математических наук.
Матюхин Владислав Вячеславович, «Ускоренный метаалгоритм и его приложения» (22.12.2022). Кандидат физико-математических наук.
Дорн Юрий Владимирович, «Модель Нестерова-де Пальмы и ее применение в задачах макроскопического моделирования транспортных потоков» (22.12.2022). Кандидат технических наук
Макаренко Дмитрий Владимирович, «Разработка численных методов решения задач оптимизации при ослабленных условиях гладкости» (22.12.2022). Кандидат физико-математических наук
Титов Александр Александрович, «Методы оптимизации для негладких задач в пространствах больших размерностей» (27.06.2023). Кандидат компьютерных наук
Безносиков Александр Николаевич, «Безградиентные методы решения седловых задач и не только / Gradient-Free Methods for Saddle-Point Problems and Beyond» (30.08.2023). Кандидат физико-математических наук
Рогозин Александр Викторович, «Децентрализованная оптимизация на меняющихся со временем сетях / Decentralized optimization over time-varying networks» (30.08.2023). Кандидат физико-математических наук
Остроухов Петр Алексеевич, «Применение методов высокого порядка к задачам оптимизации со структурными особенностями / High-order methods for optimization problems with specific structure» (28.12.2023). Кандидат физико-математических наук
Новицкий Василий Геннадьевич, «Новые оценки для стохастических безградиентных методов с одноточечным оракулом / New Bounds for One-point Stochastic Gradient-free Methods» (7.11.2024). Кандидат физико-математических наук
Ярмошик Демьян Валерьевич, «Децентрализованная оптимизация с аффинными ограничениями / Decentralized optimization with affine constraints» (23.12.2024). Кандидат физико-математических наук
Масловский Александр Юрьевич, «Оптимизация функционалов предыскажения сигнала по типу Виннера-Гаммерштейна, для устранения интермодуляционных компонент, возникающих при усилении мощности / Optimization of digital pre-distortion Wiener-Hammerstein like functionals for cancellation of Inter modulation distortions» (26.12.2024). Кандидат технических наук
Шибаев Иннокентий Андреевич, «Безградиентные методы оптимизации для функций с гельдеровым градиентом» (26.12.2024). Кандидат физико-математических наук
Безносиков Александр Николаевич, «О некоторых продвинутых сюжетах теории сложности численных методов оптимизации: распределенные и стохастические постановки, обобщение на более широкие классы задач» / On advanced topics in complexity theory of numerical optimization methods: distributivity, stochasticity and generalization to broader classes of problems (06.11.2025). Доктор физико-математических наук.
Курузов Илья Алексеевич, «Методы первого порядка для задач оптимизации с неточной информацией о градиенте» / First-Order Methods for Optimization Problems with Inexact Gradient Information (11.12.2025). Кандидат физико-математических наук.
Лобанов Александр Владимирович, «Безградиентные методы выпуклой оптимизации в условиях шума» / Gradient-Free Methods for Convex Optimization under Noise Conditions (24.12.2025). Кандидат физико-математических наук.
Агафонов Артем Дмитриевич, «Неточные методы высокого порядка» / Inexact High-order methods (24.12.2025). Кандидат физико-математических наук.
Плетнев Никита Вячеславович, «Применение градиентных методов оптимизации для решения некоторых обратных задач математической физики» (24.12.2025). Кандидат физико-математических наук.
Публикации
2026
Maxim Divilkovskiy, Alexander Gasnikov. Stochastic Decentralized Optimization of Non-Smooth Convex and Convex-Concave Problems over Time-Varying Networks The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence A*
Aleksandr Beznosikov, Georgiy Kormakov, Alexander Grigorievskiy, Mikhail Rudakov, Ruslan Nazykov, Alexander Rogozin, Anton Vakhrushev, Andrey Savchenko, Martin Takáč, Alexander Gasnikov. Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation (2026) Journal of Optimization Theory and Applications DOI Q1
Sergey Stanko, Timur Karimullin, Aleksandr Beznosikov, Alexander Gasnikov. Accelerated Methods with Compression for Horizontal and Vertical Federated Learning: S. Stanko et al. (2026) Journal of Optimization Theory and Applications Q1
Nail Bashirov, Alexander Gasnikov, Aleksandr Lobanov. Zeroth-order methods for non-smooth stochastic problems under heavy-tailed noise (2026) Optimization Methods and Software Q2
Artem Vasin, Alexander Gasnikov. Lower and upper bounds of the convergence rate of gradient methods with composite noise in gradient (2026) arXiv preprint arXiv:2603.12376
Ali Jnadi, Hadi Salloum, Yaroslav Kholodov, Alexander Gasnikov, Karam Almaghout. SCOPE: Smooth Convex Optimization for Planned Evolution of Deformable Linear Objects (2026) arXiv preprint arXiv:2601.19742
Hadi Salloum, Ali Jnadi, Yaroslav Kholodov, Alexander Gasnikov. Quantum-Inspired Episode Selection for Monte Carlo Reinforcement Learning via QUBO Optimization (2026) arXiv preprint arXiv:2601.17570
Boris Prokhorov, Semyon Chebykin, Alexander Gasnikov, Aleksandr Beznosikov. Gradient-Free Approaches is a Key to an Efficient Interaction with Markovian Stochasticity (2026) arXiv preprint arXiv:2601.01160
2025
Demyan Yarmoshik, Alexander Rogozin, Nikita Kiselev, Daniil Dorin, Alexander Gasnikov, Dmitry Kovalev. Decentralized Optimization with Coupled Constraints (2025) The International Conference on Learning Representations (ICLR) A*
Savelii Chezhegov, Klyukin Yaroslav, Andrei Semenov, Aleksandr Beznosikov, Alexander Gasnikov, Samuel Horváth, Martin Takáč, Eduard Gorbunov (2025) Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning (ICML) A*
Ekaterina Borodich, Alexander Gasnikov, Dmitry Kovalev. On Linear Convergence in Smooth Convex-Concave Bilinearly-Coupled Saddle-Point Optimization: Lower Bounds and Optimal Algorithms (2025) Forty-second International Conference on Machine Learning (ICML) A*
Xiaokai Chen, Ilya Kuruzov, Gesualdo Scutari, Alexander Gasnikov. A parameter-free decentralized algorithm for composite convex optimization (2025) 2025 IEEE 64th Conference on Decision and Control (CDC) A
Roman Krawtschenko, César A Uribe, Alexander Gasnikov, Pavel Dvurechensky. Distributed optimization with quantization for computing wasserstein barycenters (2025) 2025 IEEE 64th Conference on Decision and Control (CDC) A
Dmitry Kovalev, Alexander Gasnikov, Grigory Malinovsky. An optimal algorithm for strongly convex min-min optimization (2025) The 41st Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence A
Dmitrii Pasechniuk, Pavel Dvurechensky, César A Uribe, Alexander Gasnikov. Decentralised convex optimisation with probability-proportional-to-size quantization (2025) Q1
Nikita Kornilov, Mohammad Alkousa, Eduard Gorbunov, Fedor Stonyakin, Pavel Dvurechensky, Alexander Gasnikov. Intermediate gradient methods with relative inexactness (2025) Journal of Optimization Theory and Applications Q1
Aleksandr Vladimirovich Lobanov, Alexander Vladimirovich Gasnikov. Survey of modern smooth optimization algorithms with comparison oracle (2025) Doklady Mathematics Q2
Alexander Gasnikov, Angelia Nedich. Preface for the special issue advances in distributed optimization (2025) Optimization Methods and Software Q2
Artem Agafonov, Dmitry Kamzolov, Rachael Tappenden, Alexander Gasnikov, Martin Takáč. Flecs: A federated learning second-order framework via compression and sketching (2025) Optimization Methods and Software Q2
Aleksandr Beznosikov, Ivan Stepanov, Artyom Voronov, Alexander Gasnikov. One-point feedback for composite optimization with applications to distributed and federated learning (2025) Optimization Methods and Software Q2
Oleg S Savchuk, Fedor Sergeevich Stonyakin, Aleksandr A Vyguzov, Mohammad Soud Alkousa, Alexander Vladimirovich Gasnikov. Adaptive Primal–Dual Methods with an Inexact Oracle for Relatively Smooth Optimization Problems and Their Applications to Recovering Low-Rank Matrices (2025) Computational Mathematics and Mathematical Physics Q2
Александр Владимирович Лобанов, Александр Владимирович Гасников. Обзор современных алгоритмов гладкой оптимизации со сравнительным оракулом (2025) Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления Q2
Олег Сергеевич Савчук, Фёдор Сергеевич Стонякин, Александр Альбертович Выгузов, Мохаммад Соуд Алкуса, Александр Владимирович Гасников. Адаптивные прямо-двойственные методы с неточным оракулом для относительно гладких оптимизационных задач и их приложения к задачам восстановления малоранговых матриц (2025) Журнал вычислительной математики и математической физики Q2
Александр Владимирович Гасников, Владимир Николаевич Темляков. Некоторые оценки снизу для оптимального восстановления функций со смешанной гладкостью по выборке (2025) Математический сборник Q2
SS ABLAEV, FS STONYaKIN, MN FEDOTOV, MS ALKUSA, OS SAVChUK, AV GASNIKOV. ISSLEDOVANIE GRADIENTNOGO METODA S NETOChNOY INFORMATsIEY O GRADIENTE NA NEKOTORYKh KLASSAKh (L0, L1)-GLADKIKh NEVYPUKLYKh ZADACh (2025) Avtomatika i telemehanika Q3
Seydamet Serverovich Ablaev, Fedor Sergeevich Stonyakin, Maksim Nikolaevich Fedotov, Mohammad Soud Alkousa, Oleg S Savchuk, Alexander Vladimirovich Gasnikov. Study of gradient method with inexact gradient information on some classes of (L0;L1)-smooth non-convex problems (2025) Avtomatika i Telemekhanika Q3
Сейдамет Серверович Аблаев, Фёдор Сергеевич Стонякин, Максим Николаевич Федотов, Мохаммад Соуд Алкуса, Олег Сергеевич Савчук, Александр Владимирович Гасников. Исследование градиентного метода с неточной информацией о градиенте на некоторых классах (L0;L1)-гладких невыпуклых задач (2025) Автоматика и телемеханика Q3
SS Ablaev, FS Stonyakin, MN Fedotov, MS Alkousa, OS Savchuk, AV Gasnikov. A Gradient Method with Inexact Gradient Information: A Study on Some Classes of (L0, L1)-Smooth Nonconvex Problems (2025) Automation and Remote Control Q3
Artem Vasin, Valery Krivchenko, Dmitry Kovalev, Fedyor Stonyakin, Nazari Tupitsa, Pavel Dvurechensky, Mohammad Alkousa, Nikita Kornilov, Alexander Gasnikov. On Solving Minimization and Min-Max Problems by First-Order Methods with Relative Error in Gradients (2025)
Hadi Salloum, Roland Hildebrand, Nhat Trung Nguyen, Vitali Pirau, Amer Al Badr, Mohammad Alkousa, Alexander Gasnikov. Speeding up the Goemans-Williamson randomized procedure by difference-of-convex optimization (2026) arXiv preprint arXiv:2512.08852
Aleksandr Shestakov, Nail Bashirov, Andrei Semenov, Alexander Gasnikov, Martin Takáč, Aleksandr Beznosikov, Dmitry Kamzolov. Adaptive Regularized Newton Method with Inexact Hessian (2026) arXiv preprint arXiv:2512.08775
Mark Obozov, Michael Diskin, Aleksandr Beznosikov, Alexander Gasnikov, Serguei Barannikov. Synthetic Proofs with Tool-Integrated Reasoning: Contrastive Alignment for LLM Mathematics with Lean (2025) Proceedings of The 3rd Workshop on Mathematical Natural Language Processing (MathNLP 2025)
Ilgam Latypov, Alexandra Suvorikova, Alexey Kroshnin, Alexander Gasnikov, Yuriy Dorn. UCB-type Algorithm for Budget-Constrained Expert Learning (2025) arXiv preprint arXiv:2510.22654
Laith Nayal, Hadi Salloum, Ahmad Taha, Yaroslav Kholodov, Alexander Gasnikov. Training-Free Out-Of-Distribution Segmentation With Foundation Models (2025) arXiv preprint arXiv:2510.02909
Artem Agafonov, Vladislav Ryspayev, Samuel Horváth, Alexander Gasnikov, Martin Takáč, Slavomir Hanzely. Simple Stepsize for Quasi-Newton Methods with Global Convergence Guarantees (2025) arXiv preprint arXiv:2508.19712
Valentin Leplat, Sergio Mayorga, Roland Hildebrand, Alexander Gasnikov. Norm-Constrained Flows and Sign-Based Optimization: Theory and Algorithms (2025) arXiv preprint arXiv:2508.18510
Nikolay Kutuzov, Makar Baderko, Stepan Kulibaba, Artem Dzhalilov, Daniel Bobrov, Maxim Mashtaler, Alexander Gasnikov. AdLoCo: adaptive batching significantly improves communications efficiency and convergence for Large Language Models (2025) arXiv preprint arXiv:2508.18182
Stepan Kulibaba, Artem Dzhalilov, Roman Pakhomov, Oleg Svidchenko, Alexander Gasnikov, Aleksei Shpilman. Kompeteai: Accelerated autonomous multi-agent system for end-to-end pipeline generation for machine learning problems (2025) arXiv preprint arXiv:2508.10177
Ilya Kuruzov, Xiaokai Chen, Gesualdo Scutari, Alexander Gasnikov. Adaptive stepsize selection in decentralized convex optimization (2025) arXiv preprint arXiv:2507.23725
Nikita Kornilov, Philip Zmushko, Andrei Semenov, Mark Ikonnikov, Alexander Gasnikov, Alexander Beznosikov. Sign Operator for Coping with Heavy-Tailed Noise in Non-Convex Optimization: High Probability Bounds Under (L0;L1)-Smoothness (2025) arXiv preprint arXiv:2502.07923
Aleksandr Lobanov, Alexander Gasnikov. Power of generalized smoothness in stochastic convex optimization: First-and zero-order algorithms (2025) arXiv preprint
Hadi Salloum, Ali Jnadi, Ahmad Hamdan, Yaroslav Kholodov, Alexander Gasnikov. Tensor-Driven Optimization for Formula 1 Resource-Constrained Scheduling (2025) International Conference on Computational Optimization (ICOMP)
Hadi Salloum, Kirill Novoselov, Aleksandr Pochtarev, Alexander Gasnikov. Higher-Order vs. Quadratic Binary Optimization: is Better for Probability Optimization with Tensor Sampling? (2025) International Conference on Computational Optimization (ICOMP)
2024
Eduard Gorbunov, Abdurakhmon Sadiev, Marina Danilova, Samuel Horváth, Gauthier Gidel, Pavel Dvurechensky, Alexander Gasnikov, Peter Richtárik. High-Probability Convergence for Composite and Distributed Stochastic Minimization and Variational Inequalities with Heavy-Tailed Noise (2024) Scopus DOI A*
Ilya Kuruzov, Gesualdo Scutari, Alexander Gasnikov. Achieving linear convergence with parameter-free algorithms in decentralized optimization (2024) Advances in Neural Information Processing Systems A*
Nikita Kornilov, Petr Mokrov, Alexander Gasnikov, Aleksandr Korotin. Optimal flow matching: Learning straight trajectories in just one step (2024) Advances in Neural Information Processing Systems A*
Dmitry Kamzolov, Dmitry Pasechnyuk, Artem Agafonov, Alexander Gasnikov, Martin Takáč. Optami: Global superlinear convergence of high-order methods (2024) A*
Dmitry Kovalev, Ekaterina Borodich, Alexander Gasnikov, Dmitrii Feoktistov. Lower Bounds and Optimal Algorithms for Non-Smooth Convex Decentralized Optimization over Time-Varying Networks (2024) A*
Aleksandr Lobanov, Alexander Gasnikov, Andrei Krasnov. Acceleration exists! optimization problems when oracle can only compare objective function values (2024) A*
Puchkin, N., Gorbunov, E., Kutuzov, N., Gasnikov, A. Breaking the Heavy-Tailed Noise Barrier in Stochastic Optimization Problems (2024) Proceedings of Machine Learning Research, 238, pp. 856-864. Scopus A
Nazykov, R., Shestakov, A., Solodkin, V., Beznosikov, A., Gidel, G., Gasnikov, A. Stochastic Frank-Wolfe: Unified Analysis and Zoo of Special Cases (2024) Proceedings of Machine Learning Research, 238, pp. 4870-4878. Scopus A
Sergey Stanko, Timur Karimullin, Aleksandr Beznosikov, Alexander Gasnikov. Accelerated Methods with Compression for Horizontal and Vertical Federated Learning (2024) Q1
Petr Ostroukhov, Aigerim Zhumabayeva, Chulu Xiang, Alexander Gasnikov, Martin Takáč, Dmitry Kamzolov. AdaBatchGrad: Combining Adaptive Batch Size and Adaptive Step Size (2024) Q1
Solodkin, V., Chezhegov, S., Nazikov, R., Beznosikov, A., Gasnikov, A. Accelerated Stochastic Gradient Method with Applications to Consensus Problem in Markov-Varying Networks (2024) Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 14766 LNCS, pp. 69-86. Scopus DOI Q2
A. Gasnikov, V. Temlyakov. Some lower bounds for optimal sampling recovery of functions with mixed smoothness (2024) Q2
O. S. Savchuk, M. S. Alkousa, A. S. Shushko, A. A. Vyguzov, F. S. Stonyakin, D. A. Pasechnyuk, A. V. Gasnikov. Accelerated Bregman gradient methods for relatively smooth and relatively Lipschitz continuous minimization problems (2024) Q2
Andrey Sadchikov, Savelii Chezhegov, Aleksandr Beznosikov, Alexander Gasnikov. Local SGD for near-quadratic problems: Improving convergence under unconstrained noise conditions (2024) Q2
Boris Chervonenkis, Andrei Krasnov, Alexander Gasnikov, Aleksandr Lobanov. Nesterov’s Method of Dichotomy via Order Oracle: The Problem of Optimizing a Two-Variable Function on a Square (2024) International Conference on Optimization and Applications Q2
Victoria Guseva, Ilya Sklonin, Irina Podlipnova, Demyan Yarmoshik, Alexander Gasnikov. An Equilibrium Dynamic Traffic Assignment Model with Linear Programming Formulation (2024) International Conference on Optimization and Applications Q2
Roman Emelyanov, Andrey Tikhomirov, Aleksandr Beznosikov, Alexander Gasnikov. Extragradient Sliding for Composite Non-monotone Variational Inequalities (2024) International Conference on Optimization and Applications Q2
A. Gasnikov, V. Temlyakov. On greedy approximation in complex Banach spaces (2024) Q2
Savelii Chezhegov, Sergey Skorik, Nikolas Khachaturov, Danil Shalagin, Aram Avetisyan, Martin Takáč, Yaroslav Kholodov, Aleksandr Beznosikov. Local methods with adaptivity via scaling (2024) Q2
Meruza Kubentayeva, Demyan Yarmoshik, Mikhail Persiianov, Alexey Kroshnin, Ekaterina Kotliarova, Nazarii Tupitsa, Dmitry Pasechnyuk, Alexander Gasnikov, Vladimir Shvetsov, Leonid Baryshev, Alexey Shurupov. Primal-Dual Gradient Methods for Searching Network Equilibria in Combined Models with Nested Choice Structure and Capacity Constraints (2024) Scopus DOI Q3
Ablaev, S.S., Beznosikov, A.N., Gasnikov, A.V., Dvinskikh, D.M., Lobanov, A.V., Puchinin, S.M., Stonyakin, F.S. On Some Works of Boris Teodorovich Polyak on the Convergence of Gradient Methods and Their Development (2024) Computational Mathematics and Mathematical Physics, 64 (4), pp. 635-675. Scopus DOI Q3
Georgii Bychkov, Darina Dvinskikh, Anastasia Antsiferova, Alexander Gasnikov, Aleksandr Lobanov. Accelerated zero-order SGD under high-order smoothness and overparameterized regime (2024) Q3
Aleksandr Lobanov, Alexander Gasnikov, Eduard Gorbunov, Martin Takáč. Linear Convergence Rate in Convex Setup is Possible! Gradient Descent Method Variants under (L_0,L_1)-Smoothness (2025)
V.N. Smirnov, K.M. Kazistova, I.A. Sudakov, V. Leplat, A.V. Gasnikov, A.V. Lobanov. Ruppert-Polyak averaging for Stochastic Order Oracle (2024)
Mark Obozov, Makar Baderko, Stepan Kulibaba, Nikolay Kutuzov, Alexander Gasnikov. Exploring Applications of State Space Models and Advanced Training Techniques in Sequential Recommendations: A Comparative Study on Efficiency and Performance (2024)