Стонякин Фёдор Сергеевич

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. Адаптивный алгоритм Франк–Вульфа для задач минимизации выпуклых относительно гладких функций
   
   Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 65:3 (2025),  364–375
5. Субградиентные методы для слабо выпуклых задач с острым минимумом в случае неточной информации о функции или субградиенте
   
   Компьютерные исследования и моделирование, 16:7 (2024),  1765–1778
6. О некоторых методах зеркального спуска для задач сильно выпуклого программирования с липшицевыми функциональными ограничениями
   
   Компьютерные исследования и моделирование, 16:7 (2024),  1727–1746
7. 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
8. On Quasi-Convex Smooth Optimization Problems by a Comparison Oracle
   
   Rus. J. Nonlin. Dyn., 20:5 (2024),  813–825
9. Mirror Descent Methods with a Weighting Scheme for Outputs for Optimization Problems with Functional Constraints
   
   Rus. J. Nonlin. Dyn., 20:5 (2024),  727–745
10. Highly smooth zeroth-order methods for solving optimization problems under the PL condition
    
    Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 64:4 (2024),  739–770
11. О некоторых работах Бориса Теодоровича Поляка по сходимости градиентных методов и их развитии
    
    Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 64:4 (2024),  587–626
12. Аналоги условия относительной сильной выпуклости для относительно гладких задач и адаптивные методы градиентного типа
    
    Компьютерные исследования и моделирование, 15:2 (2023),  413–432
13. Субградиентные методы для слабо выпуклых и относительно слабо выпуклых задач с острым минимумом
    
    Компьютерные исследования и моделирование, 15:2 (2023),  393–412
14. Решение сильно выпукло-вогнутых композитных седловых задач с небольшой размерностью одной из групп переменных
    
    Матем. сб., 214:3 (2023),  3–53
15. Адаптивные субградиентные методы для задач математического программирования с квазивыпуклыми функциями
    
    Тр. ИММ УрО РАН, 29:3 (2023),  7–25
16. Субградиентные методы для задач негладкой оптимизации с некоторой релаксацией условия острого минимума
    
    Компьютерные исследования и моделирование, 14:2 (2022),  473–495
17. Adaptive first-order methods for relatively strongly convex optimization problems
    
    Компьютерные исследования и моделирование, 14:2 (2022),  445–472
18. Численные методы для некоторых классов вариационных неравенств с относительно сильно монотонными операторами
    
    Матем. заметки, 112:6 (2022),  879–894
19. Адаптивные методы градиентного типа для задач оптимизации с относительной точностью и острым минимумом
    
    Тр. ИММ УрО РАН, 27:4 (2021),  175–188
20. Mirror descent for constrained optimization problems with large subgradient values of functional constraints
    
    Компьютерные исследования и моделирование, 12:2 (2020),  301–317
21. О некоторых алгоритмах для условных задач оптимизации с относительной точностью по целевому функционалу
    
    Тр. ИММ УрО РАН, 26:3 (2020),  198–210
22. Ускоренные методы для седловых задач
    
    Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 60:11 (2020),  1843–1866
23. Об одном методе минимизации выпуклой липшицевой функции двух переменных на квадрате
    
    Компьютерные исследования и моделирование, 11:3 (2019),  379–395
24. Адаптивные алгоритмы зеркального спуска для задач выпуклой и сильно выпуклой оптимизации с функциональными ограничениями
    
    Дискретн. анализ и исслед. опер., 26:3 (2019),  88–114
25. Hahn–Banach type theorems on functional separation for convex ordered normed cones
    
    Eurasian Math. J., 10:1 (2019),  59–79
26. Адаптивный аналог метода Ю. Е. Нестерова для вариационных неравенств с сильно монотонным оператором
    
    Сиб. журн. вычисл. матем., 22:2 (2019),  201–211
27. Адаптация к величинам погрешностей для некоторых методов оптимизации градиентного типа
    
    Тр. ИММ УрО РАН, 25:4 (2019),  210–225
28. Об адаптивном проксимальном методе для некоторого класса вариационных неравенств и смежных задач
    
    Тр. ИММ УрО РАН, 25:2 (2019),  185–197
29. Адаптивный проксимальный метод для вариационных неравенств
    
    Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 59:5 (2019),  889–894
30. Сублинейный аналог теоремы Банаха–Мазура в отделимых выпуклых конусах с нормой
    
    Матем. заметки, 104:1 (2018),  118–130
31. О сублинейных аналогах слабых топологий в нормированных конусах
    
    Матем. заметки, 103:5 (2018),  794–800
32. Адаптивные алгоритмы зеркального спуска в задачах выпуклого программирования с липшицевыми ограничениями
    
    Тр. ИММ УрО РАН, 24:2 (2018),  266–279
33. Об одной проблеме многозначного анализа в пространствах с несимметричной нормой
    
    ТВИМ, 2017, № 1,  82–94
34. An analogue of the Hahn–Banach theorem for functionals on abstract convex cones
    
    Eurasian Math. J., 7:3 (2016),  89–99
35. Аналоги теоремы Шаудера с использованием антикомпактов
    
    Матем. заметки, 99:6 (2016),  950–953
36. Секвенциальные аналоги теорем Ляпунова и Крейна–Мильмана в пространствах Фреше
    
    СМФН, 57 (2015),  162–183
37. Applications of anticompact sets to analogs of Denjoy–Young–Saks and Lebesgue theorems
    
    Eurasian Math. J., 6:1 (2015),  115–122
38. Антикомпакты и их приложения к аналогам теорем Ляпунова и Лебега в пространствах Фреше
    
    СМФН, 53 (2014),  155–176
39. Предельная форма свойства Радона–Никодима справедлива в любом пространстве Фреше
    
    СМФН, 37 (2010),  55–69
40. Компактные субдифференциалы: формула конечных приращений и смежные результаты
    
    СМФН, 34 (2009),  121–138