#методы_оптимизации — Public Fediverse posts

Россия на пороге экономического надлома? Участь бизнесменов и манипуляции коучей: Игорь Манн — новое интервью

Экономику России в 2026 году ждет крах? Или массовые банкротства — это только начало более жесткой фазы? Почему на фоне нестабильности рынок заполонили бизнес-тренеры? Кто реально убивает отрасли? Кто падает первым — слабые или те, кто слишком долго верил в «рост»? И правда ли, что через кино и медиа людям меняют сознание? Бизнес-аналитик Владимир Кривов пригласил на шоу «Игроки» Игоря Манна — «маркетера № 1 в России». Публичные выступления для него привычная часть работы, однако развернутые, обстоятельные интервью он дает редко. Но в этот раз Манн ответил на вопросы, которые предприниматели обычно обсуждают нервно. О страхе закрытия предприятий, о давлении издержек, о просевших продажах, о выборе правильного бизнес-тренера, о клубах как спасении от бизнес-одиночества, и о книге, которая когда-то научила Игоря Манна, как заработать деньги на трехкомнатную квартиру в Москве. Далее только конкретика. Если вы предприниматель — вам лучше просмотреть интервью Манна до конца.

https://habr.com/ru/articles/1003268/

#маркетинг #бизнеспроцессы #российский_рынок #интеллект #шоу #инфляция #тренинги #методы_оптимизации

Россия на пороге экономического надлома? Участь бизнесменов и манипуляции коучей: Игорь Манн — новое интервью

Экономику России в 2026 году ждет крах? Или массовые банкротства — это только начало более жесткой фазы? Почему на фоне нестабильности рынок заполонили бизнес-тренеры? Кто реально убивает отрасли? Кто падает первым — слабые или те, кто слишком долго верил в «рост»? И правда ли, что через кино и медиа людям меняют сознание? Бизнес-аналитик Владимир Кривов пригласил на шоу «Игроки» Игоря Манна — «маркетера № 1 в России». Публичные выступления для него привычная часть работы, однако развернутые, обстоятельные интервью он дает редко. Но в этот раз Манн ответил на вопросы, которые предприниматели обычно обсуждают нервно. О страхе закрытия предприятий, о давлении издержек, о просевших продажах, о выборе правильного бизнес-тренера, о клубах как спасении от бизнес-одиночества, и о книге, которая когда-то научила Игоря Манна, как заработать деньги на трехкомнатную квартиру в Москве. Далее только конкретика. Если вы предприниматель — вам лучше просмотреть интервью Манна до конца.

https://habr.com/ru/articles/1003268/

#маркетинг #бизнеспроцессы #российский_рынок #интеллект #шоу #инфляция #тренинги #методы_оптимизации

Россия на пороге экономического надлома? Участь бизнесменов и манипуляции коучей: Игорь Манн — новое интервью

Экономику России в 2026 году ждет крах? Или массовые банкротства — это только начало более жесткой фазы? Почему на фоне нестабильности рынок заполонили бизнес-тренеры? Кто реально убивает отрасли? Кто падает первым — слабые или те, кто слишком долго верил в «рост»? И правда ли, что через кино и медиа людям меняют сознание? Бизнес-аналитик Владимир Кривов пригласил на шоу «Игроки» Игоря Манна — «маркетера № 1 в России». Публичные выступления для него привычная часть работы, однако развернутые, обстоятельные интервью он дает редко. Но в этот раз Манн ответил на вопросы, которые предприниматели обычно обсуждают нервно. О страхе закрытия предприятий, о давлении издержек, о просевших продажах, о выборе правильного бизнес-тренера, о клубах как спасении от бизнес-одиночества, и о книге, которая когда-то научила Игоря Манна, как заработать деньги на трехкомнатную квартиру в Москве. Далее только конкретика. Если вы предприниматель — вам лучше просмотреть интервью Манна до конца.

https://habr.com/ru/articles/1003268/

#маркетинг #бизнеспроцессы #российский_рынок #интеллект #шоу #инфляция #тренинги #методы_оптимизации

Россия на пороге экономического надлома? Участь бизнесменов и манипуляции коучей: Игорь Манн — новое интервью

Экономику России в 2026 году ждет крах? Или массовые банкротства — это только начало более жесткой фазы? Почему на фоне нестабильности рынок заполонили бизнес-тренеры? Кто реально убивает отрасли? Кто падает первым — слабые или те, кто слишком долго верил в «рост»? И правда ли, что через кино и медиа людям меняют сознание? Бизнес-аналитик Владимир Кривов пригласил на шоу «Игроки» Игоря Манна — «маркетера № 1 в России». Публичные выступления для него привычная часть работы, однако развернутые, обстоятельные интервью он дает редко. Но в этот раз Манн ответил на вопросы, которые предприниматели обычно обсуждают нервно. О страхе закрытия предприятий, о давлении издержек, о просевших продажах, о выборе правильного бизнес-тренера, о клубах как спасении от бизнес-одиночества, и о книге, которая когда-то научила Игоря Манна, как заработать деньги на трехкомнатную квартиру в Москве. Далее только конкретика. Если вы предприниматель — вам лучше просмотреть интервью Манна до конца.

https://habr.com/ru/articles/1003268/

#маркетинг #бизнеспроцессы #российский_рынок #интеллект #шоу #инфляция #тренинги #методы_оптимизации

Предобусловливание и импульс в оптимизации: взгляд на алгоритмы PHB/PN от исследователей Яндекса

Современные задачи оптимизации в машинном обучении часто оказываются плохо обусловленными — грубо говоря, их ландшафт имеет долины с резко различающейся кривизной. В таких случаях методы на основе градиентного спуска сходятся медленно: шаг, выбранный для устойчивости на одном участке, оказывается слишком малым на другом. Для ускорения сходимости широко применяются методы с механизмом импульса (momentum): классический метод Поляка — Heavy Ball (HB) — и метод Нестерова (ускоренный градиент). Оба эти метода используют идею накапливать «инерцию» градиента, благодаря чему могут двигаться по направлению оптимума быстрее обычного градиентного спуска. Однако, хотя импульс позволяет ускорить алгоритм, сам по себе он не решает проблему плохой обусловленности функции. В таких ситуациях на помощь приходит предобусловливание — масштабирование шагов оптимизации по разным координатам на основе дополнительной информации о функции, чтобы выровнять скорость сходимости по различным направлениям задачи. Всем привет! Меня зовут Степан Трифонов, я аналитик‑разработчик в Яндекс Пэй. Недавно мы с коллегами, Леонидом Левиным и Савелием Чежеговым, опубликовали научную статью Incorporating Preconditioning into Accelerated Approaches: Theoretical Guarantees and Practical Improvement , где ввели предобусловленные версии классических ускоренных методов — Preconditioned Heavy Ball (PHB) и Preconditioned Nesterov (PN) — и доказали для них оценки сходимости при весьма общих допущениях на предобусловливающую матрицу. Также мы провели численные эксперименты, которые продемонстрировали практический выигрыш новых алгоритмов по сравнению с обычными (непредобусловленными) методами HB и Нестерова.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/955922/

#яндекс #machinelearning #алгоритмы #методы_оптимизации

Предобусловливание и импульс в оптимизации: взгляд на алгоритмы PHB/PN от исследователей Яндекса

Современные задачи оптимизации в машинном обучении часто оказываются плохо обусловленными — грубо говоря, их ландшафт имеет долины с резко различающейся кривизной. В таких случаях методы на основе градиентного спуска сходятся медленно: шаг, выбранный для устойчивости на одном участке, оказывается слишком малым на другом. Для ускорения сходимости широко применяются методы с механизмом импульса (momentum): классический метод Поляка — Heavy Ball (HB) — и метод Нестерова (ускоренный градиент). Оба эти метода используют идею накапливать «инерцию» градиента, благодаря чему могут двигаться по направлению оптимума быстрее обычного градиентного спуска. Однако, хотя импульс позволяет ускорить алгоритм, сам по себе он не решает проблему плохой обусловленности функции. В таких ситуациях на помощь приходит предобусловливание — масштабирование шагов оптимизации по разным координатам на основе дополнительной информации о функции, чтобы выровнять скорость сходимости по различным направлениям задачи. Всем привет! Меня зовут Степан Трифонов, я аналитик‑разработчик в Яндекс Пэй. Недавно мы с коллегами, Леонидом Левиным и Савелием Чежеговым, опубликовали научную статью Incorporating Preconditioning into Accelerated Approaches: Theoretical Guarantees and Practical Improvement , где ввели предобусловленные версии классических ускоренных методов — Preconditioned Heavy Ball (PHB) и Preconditioned Nesterov (PN) — и доказали для них оценки сходимости при весьма общих допущениях на предобусловливающую матрицу. Также мы провели численные эксперименты, которые продемонстрировали практический выигрыш новых алгоритмов по сравнению с обычными (непредобусловленными) методами HB и Нестерова.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/955922/

#яндекс #machinelearning #алгоритмы #методы_оптимизации

Предобусловливание и импульс в оптимизации: взгляд на алгоритмы PHB/PN от исследователей Яндекса

Современные задачи оптимизации в машинном обучении часто оказываются плохо обусловленными — грубо говоря, их ландшафт имеет долины с резко различающейся кривизной. В таких случаях методы на основе градиентного спуска сходятся медленно: шаг, выбранный для устойчивости на одном участке, оказывается слишком малым на другом. Для ускорения сходимости широко применяются методы с механизмом импульса (momentum): классический метод Поляка — Heavy Ball (HB) — и метод Нестерова (ускоренный градиент). Оба эти метода используют идею накапливать «инерцию» градиента, благодаря чему могут двигаться по направлению оптимума быстрее обычного градиентного спуска. Однако, хотя импульс позволяет ускорить алгоритм, сам по себе он не решает проблему плохой обусловленности функции. В таких ситуациях на помощь приходит предобусловливание — масштабирование шагов оптимизации по разным координатам на основе дополнительной информации о функции, чтобы выровнять скорость сходимости по различным направлениям задачи. Всем привет! Меня зовут Степан Трифонов, я аналитик‑разработчик в Яндекс Пэй. Недавно мы с коллегами, Леонидом Левиным и Савелием Чежеговым, опубликовали научную статью Incorporating Preconditioning into Accelerated Approaches: Theoretical Guarantees and Practical Improvement , где ввели предобусловленные версии классических ускоренных методов — Preconditioned Heavy Ball (PHB) и Preconditioned Nesterov (PN) — и доказали для них оценки сходимости при весьма общих допущениях на предобусловливающую матрицу. Также мы провели численные эксперименты, которые продемонстрировали практический выигрыш новых алгоритмов по сравнению с обычными (непредобусловленными) методами HB и Нестерова.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/955922/

#яндекс #machinelearning #алгоритмы #методы_оптимизации

Предобусловливание и импульс в оптимизации: взгляд на алгоритмы PHB/PN от исследователей Яндекса

Современные задачи оптимизации в машинном обучении часто оказываются плохо обусловленными — грубо говоря, их ландшафт имеет долины с резко различающейся кривизной. В таких случаях методы на основе градиентного спуска сходятся медленно: шаг, выбранный для устойчивости на одном участке, оказывается слишком малым на другом. Для ускорения сходимости широко применяются методы с механизмом импульса (momentum): классический метод Поляка — Heavy Ball (HB) — и метод Нестерова (ускоренный градиент). Оба эти метода используют идею накапливать «инерцию» градиента, благодаря чему могут двигаться по направлению оптимума быстрее обычного градиентного спуска. Однако, хотя импульс позволяет ускорить алгоритм, сам по себе он не решает проблему плохой обусловленности функции. В таких ситуациях на помощь приходит предобусловливание — масштабирование шагов оптимизации по разным координатам на основе дополнительной информации о функции, чтобы выровнять скорость сходимости по различным направлениям задачи. Всем привет! Меня зовут Степан Трифонов, я аналитик‑разработчик в Яндекс Пэй. Недавно мы с коллегами, Леонидом Левиным и Савелием Чежеговым, опубликовали научную статью Incorporating Preconditioning into Accelerated Approaches: Theoretical Guarantees and Practical Improvement , где ввели предобусловленные версии классических ускоренных методов — Preconditioned Heavy Ball (PHB) и Preconditioned Nesterov (PN) — и доказали для них оценки сходимости при весьма общих допущениях на предобусловливающую матрицу. Также мы провели численные эксперименты, которые продемонстрировали практический выигрыш новых алгоритмов по сравнению с обычными (непредобусловленными) методами HB и Нестерова.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/955922/

#яндекс #machinelearning #алгоритмы #методы_оптимизации

Ученые научились быстрее находить положение минимума функции, не вычисляя ее значений

Российские ученые из МФТИ, Сколтеха и Иннополиса провели теоретическое исследование и компьютерное моделирование новых методов оптимизации, основанных на использовании сравнений значений функции между собой без знания самих значений этой функции и ее производных. Им удалось построить более эффективные алгоритмы, чем традиционные, и открыть обсуждение использования концепции порядковых оракулов в вычислении. Работа опубликована в материалах конференции NeurIPS 2024. В свежей статье, представленная на конференции NeurIPS 2024, авторы предлагают новые подходы. Они создали оптимизационный алгоритм, который использует порядковый оракул, и предложили способ ускорения этого алгоритма. Исследователи подтвердили теоретическую состоятельность предложенных методов через численные эксперименты, которые продемонстрировали их высокую производительность.

https://habr.com/ru/articles/944404/

#Методы_оптимизации #Порядковый_оракул #ускорение_Нестерова #стохастическая_оптимизация #Проблема_черного_ящика

Ученые научились быстрее находить положение минимума функции, не вычисляя ее значений

Российские ученые из МФТИ, Сколтеха и Иннополиса провели теоретическое исследование и компьютерное моделирование новых методов оптимизации, основанных на использовании сравнений значений функции между собой без знания самих значений этой функции и ее производных. Им удалось построить более эффективные алгоритмы, чем традиционные, и открыть обсуждение использования концепции порядковых оракулов в вычислении. Работа опубликована в материалах конференции NeurIPS 2024. В свежей статье, представленная на конференции NeurIPS 2024, авторы предлагают новые подходы. Они создали оптимизационный алгоритм, который использует порядковый оракул, и предложили способ ускорения этого алгоритма. Исследователи подтвердили теоретическую состоятельность предложенных методов через численные эксперименты, которые продемонстрировали их высокую производительность.

https://habr.com/ru/articles/944404/

#Методы_оптимизации #Порядковый_оракул #ускорение_Нестерова #стохастическая_оптимизация #Проблема_черного_ящика

Ученые научились быстрее находить положение минимума функции, не вычисляя ее значений

Российские ученые из МФТИ, Сколтеха и Иннополиса провели теоретическое исследование и компьютерное моделирование новых методов оптимизации, основанных на использовании сравнений значений функции между собой без знания самих значений этой функции и ее производных. Им удалось построить более эффективные алгоритмы, чем традиционные, и открыть обсуждение использования концепции порядковых оракулов в вычислении. Работа опубликована в материалах конференции NeurIPS 2024. В свежей статье, представленная на конференции NeurIPS 2024, авторы предлагают новые подходы. Они создали оптимизационный алгоритм, который использует порядковый оракул, и предложили способ ускорения этого алгоритма. Исследователи подтвердили теоретическую состоятельность предложенных методов через численные эксперименты, которые продемонстрировали их высокую производительность.

https://habr.com/ru/articles/944404/

#Методы_оптимизации #Порядковый_оракул #ускорение_Нестерова #стохастическая_оптимизация #Проблема_черного_ящика

Ученые научились быстрее находить положение минимума функции, не вычисляя ее значений

Российские ученые из МФТИ, Сколтеха и Иннополиса провели теоретическое исследование и компьютерное моделирование новых методов оптимизации, основанных на использовании сравнений значений функции между собой без знания самих значений этой функции и ее производных. Им удалось построить более эффективные алгоритмы, чем традиционные, и открыть обсуждение использования концепции порядковых оракулов в вычислении. Работа опубликована в материалах конференции NeurIPS 2024. В свежей статье, представленная на конференции NeurIPS 2024, авторы предлагают новые подходы. Они создали оптимизационный алгоритм, который использует порядковый оракул, и предложили способ ускорения этого алгоритма. Исследователи подтвердили теоретическую состоятельность предложенных методов через численные эксперименты, которые продемонстрировали их высокую производительность.

https://habr.com/ru/articles/944404/

#Методы_оптимизации #Порядковый_оракул #ускорение_Нестерова #стохастическая_оптимизация #Проблема_черного_ящика

Вы принимаете 35 000 решений в день. Они и убивают вашу продуктивность

Вы задумывались, сколько решений мы принимаем за день? Кажется, ерунда — что открыть, куда кликнуть, кому ответить. Но именно из этих мелочей набегает такая когнитивная нагрузка, что к середине дня я уже никакой и работать нормально не могу. Я понял, что так дальше нельзя, и решил разобраться, как разгрузить голову.

https://habr.com/ru/companies/yougile/articles/946462/

#продуктивность #продуктивность_разработчиков #принятие_решений #методы_оптимизации #методы_принятия_решений #личная_продуктивность #улучшение_навыков #улучшение_качества_жизни #лайфхак_айтишника #лайфхаки_саморазвития

Вы принимаете 35 000 решений в день. Они и убивают вашу продуктивность

Вы задумывались, сколько решений мы принимаем за день? Кажется, ерунда — что открыть, куда кликнуть, кому ответить. Но именно из этих мелочей набегает такая когнитивная нагрузка, что к середине дня я уже никакой и работать нормально не могу. Я понял, что так дальше нельзя, и решил разобраться, как разгрузить голову.

https://habr.com/ru/companies/yougile/articles/946462/

#продуктивность #продуктивность_разработчиков #принятие_решений #методы_оптимизации #методы_принятия_решений #личная_продуктивность #улучшение_навыков #улучшение_качества_жизни #лайфхак_айтишника #лайфхаки_саморазвития

Вы принимаете 35 000 решений в день. Они и убивают вашу продуктивность

Вы задумывались, сколько решений мы принимаем за день? Кажется, ерунда — что открыть, куда кликнуть, кому ответить. Но именно из этих мелочей набегает такая когнитивная нагрузка, что к середине дня я уже никакой и работать нормально не могу. Я понял, что так дальше нельзя, и решил разобраться, как разгрузить голову.

https://habr.com/ru/companies/yougile/articles/946462/

#продуктивность #продуктивность_разработчиков #принятие_решений #методы_оптимизации #методы_принятия_решений #личная_продуктивность #улучшение_навыков #улучшение_качества_жизни #лайфхак_айтишника #лайфхаки_саморазвития

Вы принимаете 35 000 решений в день. Они и убивают вашу продуктивность

Вы задумывались, сколько решений мы принимаем за день? Кажется, ерунда — что открыть, куда кликнуть, кому ответить. Но именно из этих мелочей набегает такая когнитивная нагрузка, что к середине дня я уже никакой и работать нормально не могу. Я понял, что так дальше нельзя, и решил разобраться, как разгрузить голову.

https://habr.com/ru/companies/yougile/articles/946462/

#продуктивность #продуктивность_разработчиков #принятие_решений #методы_оптимизации #методы_принятия_решений #личная_продуктивность #улучшение_навыков #улучшение_качества_жизни #лайфхак_айтишника #лайфхаки_саморазвития

Разбираем условия Каруша–Куна–Таккера. Решаем сложно простую задачу

Если Вы когда‑то учились в вузе на технической специальности или учитесь сейчас (иначе, зачем бы Вам эта статья), у Вас наверняка есть предмет, который назывался примерно так — «Методы оптимизации» / «Введение в оптимизацию» или что‑то похожее. Задачки там примерно такие: «завод производит продукцию типов, как бы произвести деталей первого типа,..., деталей k‑го и как можно дешевле». Потом рассказывалось про симплекс‑метод для задач линейного программирования и про метод Лагранжа для задач нелинейного. Про указанные выше условия где‑то упоминается, но без примеров, где‑то сразу абстрактные примеры с матрицами, а может быть Ваш препод и вовсе написал в своей методичке, мол, это выходит за рамки курса. В этой статье предлагаю аккуратно разжевать на простом примере, что такое условия ККТ. Что нам позволяют найти условия Каруша‑Куна‑Таккера (ККТ) Проверка условий ККТ позволяет решить условную задачу оптимизации, как линейную так и нелинейную, с ограничениями типа равенств и неравенств. Можно сказать, что ККТ это почти универсальный метод, позволяющий решить большинство «адекватных» задач.

https://habr.com/ru/articles/944628/

#линейное_программирование #нелинейное_программирование #методы_оптимизации #ккт

Разбираем условия Каруша–Куна–Таккера. Решаем сложно простую задачу

Если Вы когда‑то учились в вузе на технической специальности или учитесь сейчас (иначе, зачем бы Вам эта статья), у Вас наверняка есть предмет, который назывался примерно так — «Методы оптимизации» / «Введение в оптимизацию» или что‑то похожее. Задачки там примерно такие: «завод производит продукцию типов, как бы произвести деталей первого типа,..., деталей k‑го и как можно дешевле». Потом рассказывалось про симплекс‑метод для задач линейного программирования и про метод Лагранжа для задач нелинейного. Про указанные выше условия где‑то упоминается, но без примеров, где‑то сразу абстрактные примеры с матрицами, а может быть Ваш препод и вовсе написал в своей методичке, мол, это выходит за рамки курса. В этой статье предлагаю аккуратно разжевать на простом примере, что такое условия ККТ. Что нам позволяют найти условия Каруша‑Куна‑Таккера (ККТ) Проверка условий ККТ позволяет решить условную задачу оптимизации, как линейную так и нелинейную, с ограничениями типа равенств и неравенств. Можно сказать, что ККТ это почти универсальный метод, позволяющий решить большинство «адекватных» задач.

https://habr.com/ru/articles/944628/

#линейное_программирование #нелинейное_программирование #методы_оптимизации #ккт

Разбираем условия Каруша–Куна–Таккера. Решаем сложно простую задачу

Если Вы когда‑то учились в вузе на технической специальности или учитесь сейчас (иначе, зачем бы Вам эта статья), у Вас наверняка есть предмет, который назывался примерно так — «Методы оптимизации» / «Введение в оптимизацию» или что‑то похожее. Задачки там примерно такие: «завод производит продукцию типов, как бы произвести деталей первого типа,..., деталей k‑го и как можно дешевле». Потом рассказывалось про симплекс‑метод для задач линейного программирования и про метод Лагранжа для задач нелинейного. Про указанные выше условия где‑то упоминается, но без примеров, где‑то сразу абстрактные примеры с матрицами, а может быть Ваш препод и вовсе написал в своей методичке, мол, это выходит за рамки курса. В этой статье предлагаю аккуратно разжевать на простом примере, что такое условия ККТ. Что нам позволяют найти условия Каруша‑Куна‑Таккера (ККТ) Проверка условий ККТ позволяет решить условную задачу оптимизации, как линейную так и нелинейную, с ограничениями типа равенств и неравенств. Можно сказать, что ККТ это почти универсальный метод, позволяющий решить большинство «адекватных» задач.

https://habr.com/ru/articles/944628/

#линейное_программирование #нелинейное_программирование #методы_оптимизации #ккт

Разбираем условия Каруша–Куна–Таккера. Решаем сложно простую задачу

Если Вы когда‑то учились в вузе на технической специальности или учитесь сейчас (иначе, зачем бы Вам эта статья), у Вас наверняка есть предмет, который назывался примерно так — «Методы оптимизации» / «Введение в оптимизацию» или что‑то похожее. Задачки там примерно такие: «завод производит продукцию типов, как бы произвести деталей первого типа,..., деталей k‑го и как можно дешевле». Потом рассказывалось про симплекс‑метод для задач линейного программирования и про метод Лагранжа для задач нелинейного. Про указанные выше условия где‑то упоминается, но без примеров, где‑то сразу абстрактные примеры с матрицами, а может быть Ваш препод и вовсе написал в своей методичке, мол, это выходит за рамки курса. В этой статье предлагаю аккуратно разжевать на простом примере, что такое условия ККТ. Что нам позволяют найти условия Каруша‑Куна‑Таккера (ККТ) Проверка условий ККТ позволяет решить условную задачу оптимизации, как линейную так и нелинейную, с ограничениями типа равенств и неравенств. Можно сказать, что ККТ это почти универсальный метод, позволяющий решить большинство «адекватных» задач.

https://habr.com/ru/articles/944628/

#линейное_программирование #нелинейное_программирование #методы_оптимизации #ккт

Часть 2. Алгоритм Тарьяна для приведения нелинейных системы уравнений к вычисляемой последовательности подстановок

Это вторая часть статьи, посвященную вопросу применения алгоритма Тарьяна для решения систем уравнений. В первой части рассматривалась проблема поиска минимального набора уравнений для нахождения заданных неизвестных. Теперь мы будем исследовать другую задачу. Дана система нелинейных уравнений. Необходимо разделить систему на две подсистемы - "уравнения" и "подстановки" с помощью алгоритма Тарьяна. Подсистема подстановок должна быть формально вычислимой. Подставив уравнения второй категории в первую, получим систему меньшей размерности, которую будет проще решить численными методами.

https://habr.com/ru/articles/831950/

#алгоритм_тарьяна #методы_оптимизации #системы_уравнений #теория_графов #алгоритмы

Часть 2. Алгоритм Тарьяна для приведения нелинейных системы уравнений к вычисляемой последовательности подстановок

Это вторая часть статьи, посвященную вопросу применения алгоритма Тарьяна для решения систем уравнений. В первой части рассматривалась проблема поиска минимального набора уравнений для нахождения заданных неизвестных. Теперь мы будем исследовать другую задачу. Дана система нелинейных уравнений. Необходимо разделить систему на две подсистемы - "уравнения" и "подстановки" с помощью алгоритма Тарьяна. Подсистема подстановок должна быть формально вычислимой. Подставив уравнения второй категории в первую, получим систему меньшей размерности, которую будет проще решить численными методами.

https://habr.com/ru/articles/831950/

#алгоритм_тарьяна #методы_оптимизации #системы_уравнений #теория_графов #алгоритмы

Часть 2. Алгоритм Тарьяна для приведения нелинейных системы уравнений к вычисляемой последовательности подстановок

Это вторая часть статьи, посвященную вопросу применения алгоритма Тарьяна для решения систем уравнений. В первой части рассматривалась проблема поиска минимального набора уравнений для нахождения заданных неизвестных. Теперь мы будем исследовать другую задачу. Дана система нелинейных уравнений. Необходимо разделить систему на две подсистемы - "уравнения" и "подстановки" с помощью алгоритма Тарьяна. Подсистема подстановок должна быть формально вычислимой. Подставив уравнения второй категории в первую, получим систему меньшей размерности, которую будет проще решить численными методами.

https://habr.com/ru/articles/831950/

#алгоритм_тарьяна #методы_оптимизации #системы_уравнений #теория_графов #алгоритмы

Алгоритм Тарьяна для поиска минимального набора уравнений

Дана система, состоящая из большого количества уравнений (необязательно линейных), где вам необходимо найти всего лишь несколько переменных. Как это сделать эффективно? Какой минимальный набор уравнений вам потребуется? В этой статье мы обсудим графовое представление систем уравнений, применим алгоритм Тарьяна и формализуем процесс на Python.

https://habr.com/ru/articles/829136/

#алгоритм_Тарьяна #системы_уравнений #методы_оптимизации #теория_графов

Алгоритм Тарьяна для поиска минимального набора уравнений

Дана система, состоящая из большого количества уравнений (необязательно линейных), где вам необходимо найти всего лишь несколько переменных. Как это сделать эффективно? Какой минимальный набор уравнений вам потребуется? В этой статье мы обсудим графовое представление систем уравнений, применим алгоритм Тарьяна и формализуем процесс на Python.

https://habr.com/ru/articles/829136/

#алгоритм_Тарьяна #системы_уравнений #методы_оптимизации #теория_графов

Алгоритм Тарьяна для поиска минимального набора уравнений

Дана система, состоящая из большого количества уравнений (необязательно линейных), где вам необходимо найти всего лишь несколько переменных. Как это сделать эффективно? Какой минимальный набор уравнений вам потребуется? В этой статье мы обсудим графовое представление систем уравнений, применим алгоритм Тарьяна и формализуем процесс на Python.

https://habr.com/ru/articles/829136/

#алгоритм_Тарьяна #системы_уравнений #методы_оптимизации #теория_графов

Методы оптимизации в машинном и глубоком обучении. От простого к сложному

В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом.

https://habr.com/ru/articles/813221/

#python #методы_оптимизации #градиентный_спуск #momentum #rmsprop #adam #метод_ньютона #bfgs #ista #глубокое_обучение

Методы оптимизации в машинном и глубоком обучении. От простого к сложному

В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом.

https://habr.com/ru/articles/813221/

#python #методы_оптимизации #градиентный_спуск #momentum #rmsprop #adam #метод_ньютона #bfgs #ista #глубокое_обучение

Методы оптимизации в машинном и глубоком обучении. От простого к сложному

В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом.

https://habr.com/ru/articles/813221/

#python #методы_оптимизации #градиентный_спуск #momentum #rmsprop #adam #метод_ньютона #bfgs #ista #глубокое_обучение

Методы оптимизации в машинном и глубоком обучении. От простого к сложному

В данной статье представлен обзор различных популярных (и не только) оптимизаторов, которые применяются в машинном и глубоком обучении, в частности для обучения нейронных сетей. Мы рассмотрим их основную идею и ключевые особенности, переходя от простых к более сложным концепциям. Помимо этого, в самом конце вы сможете найти большое количество дополнительных источников для более детального ознакомления с материалом.

https://habr.com/ru/articles/813221/

#python #методы_оптимизации #градиентный_спуск #momentum #rmsprop #adam #метод_ньютона #bfgs #ista #глубокое_обучение

Тайное искусство оптимизации процессов

Чтобы сотрудники разных направлений могли работать вместе, нужны процессы. Чтобы сотрудники одного подразделения могли заниматься рутиной и избегать лишних ошибок, нужны процессы. Чтобы клиенты вовремя получали качественный продукт, нужны процессы. Так везде, в том числе и в IT. Но построить процессы – это еще полдела. Основная сложность – сделать их эффективными. Чтобы они начали приносить пользу и деньги. Пару идей на этот счет будет в статье, прошу под кат.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/792634/

#оптимизация #процессы #бизнеспроцессы #эффективность #методы_оптимизации #финансы_в_it #инструменты #искусство #себестоимость #процессы_в_компании

Тайное искусство оптимизации процессов

Чтобы сотрудники разных направлений могли работать вместе, нужны процессы. Чтобы сотрудники одного подразделения могли заниматься рутиной и избегать лишних ошибок, нужны процессы. Чтобы клиенты вовремя получали качественный продукт, нужны процессы. Так везде, в том числе и в IT. Но построить процессы – это еще полдела. Основная сложность – сделать их эффективными. Чтобы они начали приносить пользу и деньги. Пару идей на этот счет будет в статье, прошу под кат.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/792634/

#оптимизация #процессы #бизнеспроцессы #эффективность #методы_оптимизации #финансы_в_it #инструменты #искусство #себестоимость #процессы_в_компании