Участник:Egorgladin

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Весна 2019, 7-й семестр)
Текущая версия (08:57, 17 декабря 2019) (править) (отменить)
(Осень 2019, 1-й семестр магистратуры)
 
(6 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
== Гладин Егор Леонидович ==
== Гладин Егор Леонидович ==
-
ФУПМ МФТИ
+
Магистратура ФПМИ МФТИ (группа М05-904а) / Skoltech (Data Science)
Кафедра Информационные системы, направление Интеллектуальный анализ данных
Кафедра Информационные системы, направление Интеллектуальный анализ данных
-
Группа 574
+
Почта: '''gladin.el@phystech.edu'''
-
 
+
-
Почта: '''egorgladin@yandex.ru'''
+
== Научно-исследовательская работа ==
== Научно-исследовательская работа ==
-
=== Весна 2019, 7-й семестр ===
+
=== Осень 2019, 1-й семестр магистратуры ===
 +
'''[https://conf62.mipt.ru/view/conference 62-я Всероссийская научная конференция МФТИ], Секция математических основ управления (23.11.19)'''<br>
 +
'''Тема:''' Специальный подход к решению задач многомерной оптимизации с небольшим числом ограничений<br>
 +
'''Статус:''' Победитель (1 место)<br>
 +
 
 +
=== Весна 2019, 7-й семестр бакалавриата ===
'''О некоторых специальных подходах к решению задач многомерной оптимизации с небольшим числом ограничений'''
'''О некоторых специальных подходах к решению задач многомерной оптимизации с небольшим числом ограничений'''
''В работе предлагается по задаче многомерной оптимизации с небольшим числом ограничений строить двойственную задачу. Это задача безусловной выпуклой минимизации в пространстве малой размерности, которую предлагается решать численным методом типа метода эллипсоидов. По полученному решению находится решение прямой задачи. Рассматриваются случаи, когда такой подход эффективен и находятся оценки сложности.''
''В работе предлагается по задаче многомерной оптимизации с небольшим числом ограничений строить двойственную задачу. Это задача безусловной выпуклой минимизации в пространстве малой размерности, которую предлагается решать численным методом типа метода эллипсоидов. По полученному решению находится решение прямой задачи. Рассматриваются случаи, когда такой подход эффективен и находятся оценки сложности.''

Текущая версия

Содержание

Гладин Егор Леонидович

Магистратура ФПМИ МФТИ (группа М05-904а) / Skoltech (Data Science)

Кафедра Информационные системы, направление Интеллектуальный анализ данных

Почта: gladin.el@phystech.edu

Научно-исследовательская работа

Осень 2019, 1-й семестр магистратуры

62-я Всероссийская научная конференция МФТИ, Секция математических основ управления (23.11.19)
Тема: Специальный подход к решению задач многомерной оптимизации с небольшим числом ограничений
Статус: Победитель (1 место)

Весна 2019, 7-й семестр бакалавриата

О некоторых специальных подходах к решению задач многомерной оптимизации с небольшим числом ограничений

В работе предлагается по задаче многомерной оптимизации с небольшим числом ограничений строить двойственную задачу. Это задача безусловной выпуклой минимизации в пространстве малой размерности, которую предлагается решать численным методом типа метода эллипсоидов. По полученному решению находится решение прямой задачи. Рассматриваются случаи, когда такой подход эффективен и находятся оценки сложности.

Личные инструменты