Питер Рихтарик (Peter Richtarik)
|
PhD, доцент
Визит-профессор МФТИ (со-руководитель Дорн Ю.В., лаборатория продвинутой комбинаторики
и сетевых приложений)
Эдинбургский университет
Научно-технологический университет
имени короля Абдаллы (KAUST)
|
Образование
· Университет имени Я. А. Коменского (Словакия), математика, 2001;
· Корнеллский Университет, исследование операций, 2006;
· Корнеллский Университет, PhD, исследование операций, 2007.
Научные интересы
Оптимизация больших массивов данных, численный анализ, машинное обучение, параллельные и распределённые вычисления, суперкомпьютеры.
Профессиональный опыт
· 2007–2009 - Постдокторант, Центр исследований операций и эконометрики;
·
2009–2016 - Лектор, Школа математики, Эдинбургский университет;
·
2013 - Приглашённый учёный-исследователь, Институт теории вычислений
Симонса, Калифорнийский университет в Беркли;
·
2016 – Доцент Школы математики Эдинбургского университета;
·
2017 – Доцент Научно-технологического университета имени короля Абдаллы, Саудовская
Аравия.
Награды и достижения
·
2016, Премия SIGEST (совместно с Оливье Феркоком)
Общества промышленной и прикладной математики;
·
2016, Стипендия Ранней карьеры в математических
науках EPSRC;
·
2015, Премия EUSA за лучшую исследовательскую
работу или диссертацию (второе место);
·
2014, Пленарный доклад на 46-й конференции словацких математиков.
Основные публикации
·
Peter
Richtarik & Martin Takac (2012). "Efficient serial and parallel coordinate descent methods for
huge-scale truss topology design". Operations Research Proceedings 2011.
Springer-Verlag. pp. 27–32;
·
Peter
Richtarik & Martin Takac (2014). "Iteration complexity of randomized block-coordinate descent methods
for minimizing a composite function". Mathematical Programming. 144 (1).
Springer. pp. 1–38;
·
Olivier
Fercoq & Peter Richtarik (2015). "Accelerated, parallel and proximal coordinate descent". SIAM Journal on Optimization. 25 (4).
pp. 1997–2023;
·
Dominik
Csiba; Zheng Qu; Peter Richtarik (2015). "Stochastic Dual Coordinate Ascent with Adaptive Probabilities". Proceedings of the 32nd International
Conference on Machine Learning. pp. 674–683;
·
Robert
M Gower & Peter Richtarik (2015). "Randomized Iterative Methods for Linear Systems". SIAM Journal on Matrix Analysis and
Applications. 36 (4). pp. 1660–1690;
·
Peter
Richtarik & Martin Takac (2016). "Parallel coordinate descent methods for big data optimization". Mathematical Programming. 156 (1).
pp. 433–484;
·
Zheng
Qu & Peter Richtarik (2016). "Coordinate descent with arbitrary sampling I: algorithms and
complexity".
Optimization Methods and Software. 31 (5): 829–857;
·
Zheng
Qu & Peter Richtarik (2016). "Coordinate descent with arbitrary sampling II: expected separable
overapproximation". Optimization Methods and Software. 31 (5): 858–884;
·
Zheng
Qu; Peter Richtarik; Martin Takac; Olivier Fercoq (2016). "SDNA: Stochastic Dual Newton Ascent for Empirical Risk
Minimization".
Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning.
pp. 1823–1832;
·
Zeyuan
Allen-Zhu; Zheng Qu; Peter Richtarik; Yang Yuan (2016). "Even faster accelerated coordinate descent using non-uniform
sampling".
Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning.
pp. 1110–1119.