Алкуса Мохаммад Соуд

Публикации в базе данных Math-Net.Ru

1. Intermediate gradient methods with relative inexactness
   
   J. Optim. Theory Appl., 207 (2025),  62–42
2. Accelerated Bregman gradient methods for relatively smooth and relatively Lipschitz continuous minimization problems
   
   УМН, 80:6(486) (2025),  137–172
3. Адаптивные прямо-двойственные методы с неточным оракулом для относительно гладких оптимизационных задач и их приложения к задачам восстановления малоранговых матриц
   
   Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 65:7 (2025),  1156–1177
4. О некоторых методах зеркального спуска для задач сильно выпуклого программирования с липшицевыми функциональными ограничениями
   
   Компьютерные исследования и моделирование, 16:7 (2024),  1727–1746
5. Cубградиентные методы с шагом типа Б. Т. Поляка для задач минимизации квазивыпуклых функций с ограничениями-неравенствами и аналогами острого минимума
   
   Компьютерные исследования и моделирование, 16:1 (2024),  105–122
6. On Quasi-Convex Smooth Optimization Problems by a Comparison Oracle
   
   Rus. J. Nonlin. Dyn., 20:5 (2024),  813–825
7. Mirror Descent Methods with a Weighting Scheme for Outputs for Optimization Problems with Functional Constraints
   
   Rus. J. Nonlin. Dyn., 20:5 (2024),  727–745
8. Аналоги условия относительной сильной выпуклости для относительно гладких задач и адаптивные методы градиентного типа
   
   Компьютерные исследования и моделирование, 15:2 (2023),  413–432
9. Субградиентные методы для слабо выпуклых и относительно слабо выпуклых задач с острым минимумом
   
   Компьютерные исследования и моделирование, 15:2 (2023),  393–412
10. Решение сильно выпукло-вогнутых композитных седловых задач с небольшой размерностью одной из групп переменных
    
    Матем. сб., 214:3 (2023),  3–53
11. Адаптивные субградиентные методы для задач математического программирования с квазивыпуклыми функциями
    
    Тр. ИММ УрО РАН, 29:3 (2023),  7–25
12. Субградиентные методы для задач негладкой оптимизации с некоторой релаксацией условия острого минимума
    
    Компьютерные исследования и моделирование, 14:2 (2022),  473–495
13. Adaptive first-order methods for relatively strongly convex optimization problems
    
    Компьютерные исследования и моделирование, 14:2 (2022),  445–472
14. An approach for the nonconvex uniformly concave structured saddle point problem
    
    Компьютерные исследования и моделирование, 14:2 (2022),  225–237
15. Численные методы для некоторых классов вариационных неравенств с относительно сильно монотонными операторами
    
    Матем. заметки, 112:6 (2022),  879–894
16. О решении выпуклых min-min задач с гладкостью и сильной выпуклостью по одной из групп переменных и малой размерностью другой
    
    Автомат. и телемех., 2021, № 10,  60–75
17. Ускоренные методы для седловых задач
    
    Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 60:11 (2020),  1843–1866
18. On some stochastic mirror descent methods for constrained online optimization problems
    
    Компьютерные исследования и моделирование, 11:2 (2019),  205–217
19. Адаптивные алгоритмы зеркального спуска для задач выпуклой и сильно выпуклой оптимизации с функциональными ограничениями
    
    Дискретн. анализ и исслед. опер., 26:3 (2019),  88–114
20. Адаптивные алгоритмы зеркального спуска в задачах выпуклого программирования с липшицевыми ограничениями
    
    Тр. ИММ УрО РАН, 24:2 (2018),  266–279