Юрий нестеров: Юрий Нестеров – СЕО БЕТСИТИ

Юрий Нестеров – СЕО БЕТСИТИ

СЕО БЕТСИТИ

Местоположение:

Россия, Москва

Возраст:

39

Пол:

Мужчина

Дата регистрации:

11.09.2020

Предпочтения:

Ростов

Динамо Москва

Ставит на:

82

Развернуть
Свернуть

О себе:

Юрий Нестеров – СЕО БК «Бетсити». В прошлом Юрий – заместитель генерального директора по маркетингу и продукту БК «Бетсити» и директор по маркетингу «Лига Ставок». Компания дважды становилась абсолютно лучшим букмекером, а так же получила большое количество наград за разработанное мобильное приложение. В «Бетсити» возглавлял продуктовую разработку и департамент маркетинга с июля 2020 года, а с ноября 2020 года стал СЕО компании.
Увлекается хоккеем с шайбой и кикбоксингом.
Болеет за ФК «Динамо» Москва, считает своей лучшей ставкой экспресс на 5 ничейных исходов в НХЛ и угаданный счет 1-0 в матче РПЛ «Динамо» – «Зенита».

Статистика

Прогнозы (5)

Внимание! Авторы Metaratings дают прогнозы с высокими коэффициентами (не ниже 1,8). Мы считаем, что ставки — это развлечение, а не способ заработка.

Статистика автора по количеству ставок

Топ-10 зашедших коэффициентов за все время

Матч:Ставка:Коэффициент:

ЦСКА – «Спартак»: прогноз и ставки на дерби 13 сентября

Обе команды забьют и тотал меньше 4,52,2

«Ростов» – «Динамо» 28 ноября: прогноз и ставки на матч РПЛ

Победа «Ростова» с форой 02,08

Последние прогнозы автора
еще

К: 2,08

28. 11.2020

19:00

«Ростов» – «Динамо»: прогноз от топ-менеджера БК Betcity Юрия Нестерова

Юрий Нестеров

Футбол

Окончен

К: 2,65

31.10.2020

16:30

«Спартак» – «Ростов»: прогноз от топ-менеджера БК Betcity Юрия Нестерова

Юрий Нестеров

Футбол

Окончен

К: 5,2

04.10.2020

16:30

«Сочи» – «Ростов»: прогноз от топ-менеджера БК Betcity Юрия Нестерова

Юрий Нестеров

Футбол

Окончен

К: 2,3

27.09.2020

19:00

ЦСКА – «Локомотив»: прогноз от топ-менеджера БК Betcity Юрия Нестерова

Юрий Нестеров

Футбол

Окончен

К: 2,2

13.09.2020

19:00

ЦСКА – «Спартак»: прогноз от топ-менеджера БК Betcity Юрия Нестерова

Юрий Нестеров

Футбол

Окончен

К: 2,08

28. 11.2020

19:00

«Ростов» – «Динамо»: прогноз от топ-менеджера БК Betcity Юрия Нестерова

Юрий Нестеров

Футбол

Окончен

К: 2,65

31.10.2020

16:30

«Спартак» – «Ростов»: прогноз от топ-менеджера БК Betcity Юрия Нестерова

Юрий Нестеров

Футбол

Окончен

К: 5,2

04.10.2020

16:30

«Сочи» – «Ростов»: прогноз от топ-менеджера БК Betcity Юрия Нестерова

Юрий Нестеров

Футбол

Окончен

К: 2,3

27.09.2020

19:00

ЦСКА – «Локомотив»: прогноз от топ-менеджера БК Betcity Юрия Нестерова

Юрий Нестеров

Футбол

Окончен

К: 2,2

13.09.2020

19:00

ЦСКА – «Спартак»: прогноз от топ-менеджера БК Betcity Юрия Нестерова

Юрий Нестеров

Футбол

Окончен

Другие авторы Еще

Василий Морошинский

Главный по бонусам букмекеров

Петр Кипа

Директор по маркетингу БК BetBoom

Руслан Сулейманов

Генеральный директор БК Tennisi

Константин Гусев

Директор по развитию БК «Олимп»

Роман Мазуров

Эксперт, комментатор «Матч ТВ» и «Сила ТВ»

Кирилл Пупшев

Эксперт, телеведущий

Юрий Нестеров биография, спектакли.

Режиссер

Юрий Нестеров биография, спектакли. Режиссер

Биография режиссера

Предоставлено пользователем: Юрий Нестеров

Главная

Cпектаклей 2

Спектакли Ю.Нестерова

Правда — хорошо, а счастье лучше

Драматический

Кольца Альманзора

Детский

Читайте также

Подборки «Афиши»

 

лучших сериалов всех времен по версии Rolling Stone

Две полоски: свежие фильмы про нежелательную беременность и аборт

технологий в EdTech, которые меняют образование прямо сейчас

захейченных фильмов, которые надо оценить заново

Мероприятия

 

Создайте уникальную страницу своего события на «Афише»

Это возможность рассказать о нем многомиллионной аудитории и увеличить посещаемость

  • Абакан,
  • Азов,
  • Альметьевск,
  • Ангарск,
  • Арзамас,
  • Армавир,
  • Артем,
  • Архангельск,
  • Астрахань,
  • Ачинск,
  • Балаково,
  • Балашиха,
  • Балашов,
  • Барнаул,
  • Батайск,
  • Белгород,
  • Белорецк,
  • Белореченск,
  • Бердск,
  • Березники,
  • Бийск,
  • Благовещенск,
  • Братск,
  • Брянск,
  • Бугульма,
  • Бугуруслан,
  • Бузулук,
  • Великий Новгород,
  • Верхняя Пышма,
  • Видное,
  • Владивосток,
  • Владикавказ,
  • Владимир,
  • Волгоград,
  • Волгодонск,
  • Волжский,
  • Вологда,
  • Вольск,
  • Воронеж,
  • Воскресенск,
  • Всеволожск,
  • Выборг,
  • Гатчина,
  • Геленджик,
  • Горно-Алтайск,
  • Грозный,
  • Губкин,
  • Гудермес,
  • Дербент,
  • Дзержинск,
  • Димитровград,
  • Дмитров,
  • Долгопрудный,
  • Домодедово,
  • Дубна,
  • Евпатория,
  • Екатеринбург,
  • Елец,
  • Ессентуки,
  • Железногорск,
  • Жуковский,
  • Зарайск,
  • Заречный,
  • Звенигород,
  • Зеленогорск,
  • Зеленоград,
  • Златоуст,
  • Иваново,
  • Ивантеевка,
  • Ижевск,
  • Иркутск,
  • Искитим,
  • Истра,
  • Йошкар-Ола,
  • Казань,
  • Калининград,
  • Калуга,
  • Каменск-Уральский,
  • Камышин,
  • Каспийск,
  • Кемерово,
  • Кингисепп,
  • Кириши,
  • Киров,
  • Кисловодск,
  • Клин,
  • Клинцы,
  • Ковров,
  • Коломна,
  • Колпино,
  • Комсомольск-на-Амуре,
  • Копейск,
  • Королев,
  • Коряжма,
  • Кострома,
  • Красногорск,
  • Краснодар,
  • Краснознаменск,
  • Красноярск,
  • Кронштадт,
  • Кстово,
  • Кубинка,
  • Кузнецк,
  • Курган,
  • Курск,
  • Лесной,
  • Лесной Городок,
  • Липецк,
  • Лобня,
  • Лодейное Поле,
  • Ломоносов,
  • Луховицы,
  • Лысьва,
  • Лыткарино,
  • Люберцы,
  • Магадан,
  • Магнитогорск,
  • Майкоп,
  • Махачкала,
  • Миасс,
  • Можайск,
  • Московский,
  • Мурманск,
  • Муром,
  • Мценск,
  • Мытищи,
  • Набережные Челны,
  • Назрань,
  • Нальчик,
  • Наро-Фоминск,
  • Находка,
  • Невинномысск,
  • Нефтекамск,
  • Нефтеюганск,
  • Нижневартовск,
  • Нижнекамск,
  • Нижний Новгород,
  • Нижний Тагил,
  • Новоалтайск,
  • Новокузнецк,
  • Новокуйбышевск,
  • Новомосковск,
  • Новороссийск,
  • Новосибирск,
  • Новоуральск,
  • Новочебоксарск,
  • Новошахтинск,
  • Новый Уренгой,
  • Ногинск,
  • Норильск,
  • Ноябрьск,
  • Нягань,
  • Обнинск,
  • Одинцово,
  • Озерск,
  • Озеры,
  • Октябрьский,
  • Омск,
  • Орел,
  • Оренбург,
  • Орехово-Зуево,
  • Орск,
  • Павлово,
  • Павловский Посад,
  • Пенза,
  • Первоуральск,
  • Пермь,
  • Петергоф,
  • Петрозаводск,
  • Петропавловск-Камчатский,
  • Подольск,
  • Прокопьевск,
  • Псков,
  • Пушкин,
  • Пушкино,
  • Пятигорск,
  • Раменское,
  • Ревда,
  • Реутов,
  • Ростов-на-Дону,
  • Рубцовск,
  • Руза,
  • Рыбинск,
  • Рязань,
  • Салават,
  • Салехард,
  • Самара,
  • Саранск,
  • Саратов,
  • Саров,
  • Севастополь,
  • Северодвинск,
  • Североморск,
  • Северск,
  • Сергиев Посад,
  • Серпухов,
  • Сестрорецк,
  • Симферополь,
  • Смоленск,
  • Сокол,
  • Солнечногорск,
  • Сосновый Бор,
  • Сочи,
  • Спасск-Дальний,
  • Ставрополь,
  • Старый Оскол,
  • Стерлитамак,
  • Ступино,
  • Сургут,
  • Сызрань,
  • Сыктывкар,
  • Таганрог,
  • Тамбов,
  • Тверь,
  • Тихвин,
  • Тольятти,
  • Томск,
  • Туапсе,
  • Тула,
  • Тюмень,
  • Улан-Удэ,
  • Ульяновск,
  • Уссурийск,
  • Усть-Илимск,
  • Уфа,
  • Феодосия,
  • Фрязино,
  • Хабаровск,
  • Ханты-Мансийск,
  • Химки,
  • Чебоксары,
  • Челябинск,
  • Череповец,
  • Черкесск,
  • Чехов,
  • Чита,
  • Шахты,
  • Щелково,
  • Электросталь,
  • Элиста,
  • Энгельс,
  • Южно-Сахалинск,
  • Якутск,
  • Ялта,
  • Ярославль

Нестеров Юрий Викторович — 23 отзыва | Казань

Пациент
+7-905-31XXXXX

26 сентября в 22:24

+2. 0

отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (2)

Посетили в сентябре 2022

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-987-23XXXXX

13 августа в 13:59

+2.0

отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (2)

Посетили в августе 2022

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-962-55XXXXX

3 декабря 2021
в 00:32

+2.0

отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (1)

Посетили в ноябре 2021

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-929-72XXXXX

22 ноября 2021
в 11:15

+2.0

отлично

Тщательность обследования

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (2)

Посетили в ноябре 2021

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-917-89XXXXX

12 августа 2021
в 14:09

+2.0

отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (1)

Посетили в июле 2021

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-987-22XXXXX

7 июня 2021
в 20:59

+2.0

отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (1)

Посетили в мае 2021

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-987-26XXXXX

21 апреля 2021
в 18:55

+2.0

отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (1)

Посетили в апреле 2021

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-917-27XXXXX

12 марта 2021
в 17:24

+2.0

отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (1)

Посетили в марте 2021

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-902-43XXXXX

18 февраля 2021
в 16:56

+2.0

отлично

Тщательность обследования

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (2)

Посетили в феврале 2021

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-917-92XXXXX

17 декабря 2020
в 11:39

+2.0

отлично

Тщательность обследования

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (2)

Посетили в декабре 2020

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-917-93XXXXX

29 августа 2020
в 00:54

+2.0

отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (1)

Посетили в августе 2020

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-927-45XXXXX

1 июня 2020
в 20:01

+2.0

отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (1)

Посетили в октябре 2019

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-986-91XXXXX

24 сентября 2019
в 20:19

+2.0

отлично

Тщательность обследования

Эффективность лечения

Отношение к пациенту

Информирование пациента

Посоветуете ли Вы врача?

Отлично

Отлично

Отлично

Отлично

Однозначно

Проверено (1)

Посетили в июне 2019

Республиканский онкологический диспансер (РКОД)-Сибирский тракт, д. 29

Пациент
+7-917-26XXXXX

19 июня 2019
в 16:16

+2.0

отлично

Проверено (1)

Республиканский онкологический диспансер (РКОД)-Сибирский тракт, д. 29

Пациент
+7-920-02XXXXX

1 марта 2019
в 22:45

-2. 0

ужасно

Проверено (1)

Точный адрес приема не установлен

Пациент
+7-917-92XXXXX

15 января 2019
в 19:44

+2.0

отлично

Проверено (1)

Клиника «Скандинавия» (АВА-Казань)-ул. Профсоюзная, д. 19

Пациент
+7-917-27XXXXX

2 марта 2018
в 18:06

+2.0

отлично

Проверено (1)

Пациент
+7-917-22XXXXX

4 ноября 2017
в 15:05

+2.0

отлично

Проверено (1)

Республиканский онкологический диспансер (РКОД)-Сибирский тракт, д. 29

Пациент
+7-917-29XXXXX

24 июля 2017
в 23:42

+2.0

отлично

Проверено (1)

Гость

21 июня 2017
в 09:42

+2. 0

отлично

Гость

24 мая 2017
в 16:39

+2.0

отлично

Пациент
+7-987-28XXXXX

13 февраля 2017
в 17:33

-2.0

ужасно

Проверено (1)

Гость

13 февраля 2017
в 12:00

+2.0

отлично

Юрий Нестеров — Оптимизация Онлайн

  • Джовани Нуньес Грапилья
  • Юрий Нестеров

    • Категории Выпуклая оптимизация Теги Композитная минимизация, Методы третьего порядка, Наихудшие границы сложности

    В этой статье мы предлагаем методы третьего порядка для сложных задач выпуклой оптимизации, в которых гладкая часть представляет собой трижды непрерывно дифференцируемую функцию с непрерывными по Липшицу производными третьего порядка. Методы адаптивны в том смысле, что они не требуют знания константы Липшица. Пробные очки вычисляются путем неточной минимизации … Читать далее

    В этой статье мы изучаем вспомогательные проблемы, возникающие в тензорных методах p-порядка безусловной минимизации выпуклых функций с непрерывными p-ми производными \nu-Гельдера. Этот тип вспомогательных задач соответствует минимизации регуляризации (p+\nu)-порядка тейлоровской аппроксимации цели p-го порядка. Для случая p=3 рассмотрим использование … Читать далее

    В этой статье рассматривается задача нахождения эпсилон-приближенных стационарных точек выпуклых функций, p-кратно дифференцируемых с \nu-гёльдеровскими непрерывными p-ми производными. {-1/(p+\nu-1)}\right)$ для уменьшения функциональной невязки ниже заданного $\ эпсилон\в (0,1)$. Предполагая, что $\nu$ … Читать далее

  • Юрий Нестеров
  • Владимир Протасов

    • Рубрики Выпуклая и негладкая оптимизация Метки расстояние до недопустимости, неотрицательная матрица, полиэдральная норма, устойчивость по Шуру, спектральный радиус

    Задача нахождения ближайшей устойчивой матрицы для динамической системы имеет множество приложений. Она хорошо изучена как для непрерывных, так и для дискретных систем, и соответствующие задачи оптимизации формулируются для различных матричных норм. Как правило, невыпуклость этих формулировок не позволяет найти их глобальные решения. В этой статье мы анализируем положительные … Читать дальше

  • Юрий Нестеров

    • Рубрики Выпуклая и негладкая оптимизация Метки сложность, условный градиент, выпуклая оптимизация, оракул линейной оптимизации, методы доверительной области

    Мы обеспечиваем метод Франка-Вульфа ($\equiv$ Conditional Gradients) с анализом сходимости, позволяющим приблизиться к прямо-двойственному решению задачи выпуклой оптимизации с составной целевой функцией. Дополнительные свойства дополнительной части цели (сильная выпуклость) значительно ускоряют схему. Также мы обосновываем новый вариант этого метода, который можно рассматривать как траст-регион … Читать дальше

  • Михал Кочвара
  • Юрий Нестеров
  • Ю Ся

    • Категории Приложения — Наука и техника, Машиностроение Метки сложность, метод наименьших квадратов с ограничениями, двойственность, метод быстрого градиента, оптимизация свободного материала, лагранжиан, крупномасштабная оптимизация, метод прямого-двойственного субградиента Нестерова, метод первого порядка, седловая задача

    Небольшое улучшение структуры материала может сэкономить мануфактуре много денег. Свободный материальный дизайн можно сформулировать как задачу оптимизации. Однако из-за большого масштаба методы второго порядка не могут решить проблему проектирования свободных материалов в разумных пределах. Мы формулируем задачу оптимизации свободного материала (FMO) в… Читать далее

  • Оливье Девольдер
  • François Glineur
  • Юрий Нестеров

    • Categories Выпуклая оптимизация Tags сложность, методы первого порядка, неточный оракул, метод промежуточного градиента, гладкая выпуклая оптимизация

    Между надежными, но медленными (простыми или двойными) градиентными методами и быстрыми, но чувствительными к ошибкам быстрыми градиентными методами наша цель в этой статье — разработать методы первого порядка для гладких выпуклых задач с промежуточной скоростью и промежуточной чувствительностью к ошибкам. Мы разрабатываем общее семейство методов первого порядка, метод промежуточного градиента (IGM),… Читать далее

  • Оливье Девольдер
  • François Glineur
  • Юрий Нестеров

    • Categories Выпуклая оптимизация Tags сложность, неточный оракул, гладкая выпуклая оптимизация, сильно выпуклая

    Целью данной статьи является изучение влияния неточной информации первого порядка на методы первого порядка, разработанные для гладких сильно выпуклых задач оптимизации. Вводится понятие (дельта,L,mu)-оракула, которое можно рассматривать как расширение введенного ранее неточного (дельта,L)-оракула с учетом сильной выпуклости. Рассмотрим разные примеры (дельта,L,mu)-оракула: … Читать далее

    Никита Дойков

    Добро пожаловать!

    Я занимаюсь исследованиями в области компьютерных наук с акцентом
    по численной оптимизации и машинному обучению.

    В настоящее время я работаю в докторантуре в EPFL, Швейцария,
    работает в Лаборатории машинного обучения и оптимизации
    с Мартином Джагги.

    Я рад исследовать доказуемо эффективные алгоритмы оптимизации
    которые используют структуру проблемы и объединяют идеи из разных областей.
    Одна из областей моей специализации методы второго порядка и его глобальные границы сложности . Я считаю, что преодоление разрыва между теорией оптимизации второго порядка
    и самые известные вычислительные методы — это то, что
    может привести нас к новым достижениям в процессе обучения наших моделей.

    Я защитил докторскую диссертацию в сентябре 2021 года в Калифорнийском университете в Лувене, Бельгия, под руководством
    Юрий Нестеров.
    Моя дипломная работа «Новые методы второго порядка и тензорные методы
    в выпуклой оптимизации».

    Я получил степень бакалавра вычислительной математики и кибернетики.
    МГУ имени М.В.Ломоносова в 2015 году.
    Я проводил исследования по тематическому моделированию и матричной факторизации для обработки естественного языка.
    с Константином Воронцовым.
    Я получил степень магистра
    из Высшей школы экономики и Сколтеха в 2017 году, где я учился на углубленном
    статистические и оптимизационные методы. Я применял их к масштабным задачам, связанным с энергетическими сетями, маршрутизацией и машинным обучением.
    во время моей работы в группе
    Юрий Максимов.

    Бумаги

    • Суперуниверсальный регуляризованный метод Ньютона       ,
      с Константином Мищенко
      и Юрий Нестеров, 2022 г.
      (arXiv,
      код)

    • Более низкие границы сложности для минимизации регуляризованных функций 90 140 , 2022
      (архив)

    • Градиентная регуляризация метода Ньютона с расстояниями Брегмана       , с Юрием Нестеровым, 2021 г.
      (архив)

    • Методы оптимизации для полностью составных задач       , с Юрием Нестеровым, 2021
      (архив)

    • Аффинно-инвариантные методы сжимающих точек для выпуклой оптимизации 90 140,
      с Юрием Нестеровым, 2020 (Матем. программа. журнал,
      arXiv,
      код)

    • Выпуклая оптимизация на основе глобальных моделей нижнего второго порядка       ,
      с Юрием Нестеровым, 2020 (материалы NeurIPS,
      arXiv,
      код)

    • Стохастический подпространственный кубический метод Ньютона       ,
      с Филипом Ханзели,
      Питер Рихтарик,
      и Юрий Нестеров, 2020 г. (процессы ICML,
      arxiv)

    • Неточные тензорные методы с динамической точностью 90 140,
      с Юрием Нестеровым, 2020 г. (материалы ICML,
      arXiv,
      код)

    • Стягивающие проксимальные методы для гладкой выпуклой оптимизации       ,
      с Юрием Нестеровым, 2019 (журнал СИОПТ, arXiv)

    • Локальная сходимость тензорных методов       ,
      с Юрием Нестеровым, 2019 (Журнал Math. Program.,
      arxiv)

    • Минимизация равномерно выпуклых функций кубической регуляризацией метода Ньютона       ,
      с Юрием Нестеровым, 2019 (журнал JOTA, arXiv)
    • Рандомизированный блочный кубический метод Ньютона ,
      с Петером Рихтариком, 2018 г.
      (Процедуры ICML, arXiv)

    Talks
    • 29 июля 2022 г .: Аффинно-инвариантные методы сжимающих точек для выпуклой оптимизации ,
      ЕВРОПТ, Лиссабон
      (слайды)
    • 3 июня 2022 г .: Методы второго порядка с глобальной сходимостью в выпуклой оптимизации ,
      исследовательская группа Panos Patrinos, KULeuven
      (слайды)
    • 5 мая 2022 г .: Методы оптимизации для полностью составных задач ,
      ФГП-22, Порту
      (слайды)
    • 21 февраля 2022 г . : Методы второго порядка с глобальной сходимостью в выпуклой оптимизации ,
      Лаборатория машинного обучения и оптимизации, EPFL (слайды)
    • 7 июля 2021 г.: Локальная сходимость тензорных методов ,
      ЕВРОПТ, онлайн
      (слайды)
    • 4 марта 2021 г .: Аффинно-инвариантные методы сжимающих точек для выпуклой оптимизации ,
      Симпозиум по численному анализу и оптимизации
      (по приглашению Джовани Грапилья), UFPR, онлайн
      (слайды)
    • 28 октября 2020 г .: Выпуклая оптимизация на основе глобальных моделей нижнего второго порядка , NeurIPS, онлайн
      (слайды,
      постер)
    • 17 июня 2020 г .: Неточные тензорные методы с динамической точностью , ICML, онлайн
      (слайды,
      плакат,
      видео)
    • 8 октября 2019 г. : Проксимальный метод с сокращениями для оптимизации гладкой выпуклости , семинар ICTEAM, Лувен-ла-Нев
    • 23 сентября 2019 г .: Проксимальный метод с сокращениями для оптимизации гладкой выпуклости ,
      Семинар по оптимизации и обучению для науки о данных
      (приглашен
      Дмитрий Грищенко) Université Grenoble Alpes, Гренобль
      (слайды)
      [фото↓]

    • 18 сентября 2019 г.: Сложность кубически регуляризованного метода Ньютона для минимизации равномерно выпуклых функций , ФГС-19, Ницца (слайды)
    • 5 августа 2019 г .: Сложность кубически регуляризованного метода Ньютона для минимизации равномерно выпуклых функций , ICCOPT, Берлин
    • 5 июля 2019 г.: Рандомизированный блочный кубический метод Ньютона ,
      Летняя школа по оптимизации, большим данным и приложениям, Veroli
      [фото↓]
    • 28 июня 2019 г. : Сложность кубически регуляризованного метода Ньютона для минимизации равномерно выпуклых функций EUROPT, Глазго
      [фото↓]
    • 20 июня 2018 г .: Рандомизированный блочный кубический метод Ньютона , ICML, Стокгольм
      (слайды,
      плакат,
      видео)
      [фото↓]
    • 13 июня 2018 г .: Рандомизированный блочный кубический метод Ньютона ,
      X Традиционная летняя школа по оптимизации, г. Вороново
      [фото↓]
    • 20 апреля 2018 г .: Методы оптимизации координат для машинного обучения ,
      Семинар по машинному обучению, Вороново
      (слайды)
      [фото↓]
    • 31 октября 2017 г.: Кубическая регуляризация метода Ньютона ,
      Всестороннее совещание по оптимизации больших данных
      (по приглашению Петера Рихтарика),
      КАУСТ

    Академия Google

    А

    method of solving a convex programming problem with convergence rate

    YE Nesterov  — Doklady Akademii Nauk, 1983 — mathnet. ru

    … Alkousa, AV Gasnikov, “ Solving convex min -min задач с гладкостью и сильной
    выпуклостью в одной группе переменных и малой размерностью в другой”, АиТ. Remote Control, 82:…

    SpeichernZitieren

    Zitieren von: 4583Ähnliche ArtikelAlle 4 Versionen

    [PDF] arxiv.org

    Linear

    convergence of first order methods for non-strongly convex optimization

    I Necoara, Y Nesterov , F Glineur — Mathematical Programming , 2019 — Springer

    … В частности, в случае гладкой ограниченной выпуклой оптимизации , … сходимости для нескольких
    первого порядка методов таких как прогнозируемый градиент, быстрый градиент и допустимый спуск методы . …

    Speichernzitieren

    Zitiert Von: 281ähnliche Artikelalle 13 Versionen

    [Buch] [B] Вводные лекции на

    NESTERVEX -2003 -2003 — КОНС

    Y NESTEROVERVERVERVER -2003 — КОНЦИИ

    . оптимизация методы . В разделе 2.1 мы анализируем основную причину затруднений
    … , класс гладких выпуклых функций и гладких сильно функций.0270 выпуклых функций. Для…

    Speichernzitieren

    Zitiert von: 6502ähnliche Artikelalle 10 VersionEn

    Bibliothekssche

    [PDF] Academie.edu

    [PDF] [PDF] Введение

    [PDF] [PDF]. Конспект лекций, 1998 — academia.edu

    … В главе 2 мы рассматриваем гладкие выпуклые оптимизационные методы . В разделе 2.1 мы
    проанализируйте причины наших неудач в предыдущей главе и выведите из них два хороших функционала… Полиномиальные алгоритмы внутренних точек в выпуклом программировании

    Y Нестеров , А Немировский — 1994 — СИАМ

    … квадратичное программирование и полуопределенное программирование . … внутренней точки methods for
    nonlinear convex programming (… of these methods , mainly to various control theory problems (…

    SpeichernZitieren

    Zitiert von: 4602Ähnliche ArtikelAlle 9 Versionen

    Bibliothekssuche

    [BUCH][B ] Лекции по

    выпуклой оптимизации

    Y Нестеров — 2018 — Springer

    … В разделе 2.1 мы анализируем основную причину трудностей, с которыми столкнулись в предыдущих 9Глава 0187. Из этого анализа мы получаем два хороших функциональных класса, классы гладких …

    SpeichernZitieren

    Zitiert von: 861Ähnliche ArtikelAlle 8 Versionen

    Bibliothekssuche

    [PDF]

    Y Нестеров  — Математические Программирование , 2015 — Springer

    … методы для негладких выпуклых оптимизация полагаются только на свойства разделения. Разрезание
    плоскостей дает нам информацию о полупространствах, содержащих оптимальное решение . …

    SpeichernZitieren

    Zitiert von: 287Ähnliche ArtikelAlle 17 Versionen

    [HTML] springer.com

    [HTML][HTML] Implementable tensor

    methods in unconstrained convex optimization

    Y Nesterov  — Mathematical Programming , 2021 — Спрингер

    … Методы для неограниченного выпуклости Оптимизация , которая Решает на каждой итерации Aruxiliary
    .

    Циркуляр: 115Ähnliche ArtikelAlle 16 Versionen

    Bibliothekssuche

    [PDF] academia.edu

    Методы первого порядка

    гладкой convex optimization with inexact oracle

    O Devolder, F Glineur, Y Nesterov  — Mathematical Programming , 2014 — Springer

    … For many large-scale convex optimization problems , when accuracy requirements are не …
    порядок методы являются методами выбора из-за их низкой стоимости итерации и глобальной сходимости     …0009

    Bibliothekssuche

    [pdf] arxiv.