labmmo_iii_mfti_positioning_draft

Черновик: позиционирование для ИИИ МФТИ (трек 3)

Даниилу: занимает ~5-10 мин. Скопируй нужные блоки в форму и слайды.

Форма: https://forms.gle/jpJP7sxouLaGtW158
Google Slides: Научные и прикладные проекты 2024-2025
Трек: 3 — Тензорные методы решения задач оптимизации

Блок 1: Форма сотрудников ИИИ МФТИ

ФИО: Меркулов Даниил Андреевич
Уровень загрузки в LabMMO: ~20-30% (основная занятость — Сбер AI4S + преподавание МФТИ/ВШЭ)
Профессиональные интересы (для формы):

Тензорные методы оптимизации, ускоренные алгоритмы первого порядка, стохастическая оптимизация, матричные методы в МО, сжатие нейросетей.

Ключевые навыки:

Тензорные разложения (CP, TT, Tucker), метод ALS и его ускорение, теория сходимости (функции Ляпунова), квантизация LLM (Кашин basis), Python, PyTorch, JAX, NumPy.

Текущие проекты:
- Кандидатская диссертация “Матричные методы и стохастическая оптимизация в задачах МО” (Совет МГУ.012.1, науч. рук. Оселедец И.В.) — завершена, идёт к защите
- Splitting paper: SGD с позиции ODE-расщепления (JCAM, в подготовке)
- AI4S платформа (Сбер): Neuler, DataChat

Блок 2: Google Slides — карточка проекта (трек 3)

Формат по шаблону слайдов: суть / ключевые результаты / бюджет / заказчик / длительность

Проект: Ускоренный метод ALS для канонического тензорного разложения

Суть:
Разработка и теоретический анализ метода ускорения Нестерова для алгоритма ALS (Alternating Least Squares) в задаче поиска канонического тензорного разложения (CP decomposition). Предложен механизм автоматического рестарта.

Ключевые результаты:
- Теоретически обоснована сходимость ускоренного ALS
- Экспериментально подтверждено превосходство над базовым ALS
- Опубликовано: “Об ускоренных методах поиска канонического тензорного разложения”, Труды МФТИ, Т.12, №4(48), 2020 (ВАК, RSCI)
- Вошло в диссертацию (глава 5)

Бюджет: в рамках PhD (Сколтех + МГУ), возможно покрыт РНФ 23-11-00229-П (уточнить у Матюхина)
Заказчик / аффилиация: МФТИ LabMMO (Гасников А.В.), Сколтех (Оселедец И.В.)
Длительность: 2019–2024

Проект: Матричные методы для анализа оптимизационных алгоритмов (Ляпунов через Шур)

Суть:
Разработка конструктивного способа построения функций Ляпунова для методов оптимизации первого порядка на основе разложения Шура. Применение к Heavy Ball, Nesterov, Triple Momentum методам.

Ключевые результаты:
- Универсальная функция Ляпунова для широкого класса методов (не зависит от формулировки)
- Опубликовано: журнал ЖВММФ (ВАК, WoS, Scopus), 2024

Бюджет: РНФ 23-11-00229-П (уточнить участие)
Заказчик / аффилиация: МФТИ LabMMO, Сколтех
Длительность: 2022–2024

Заметки

Splitting paper (SGD = Lie-Trotter расщепление) — может попасть в трек 2 (стохастическая оптимизация) или трек 3 (тензор не центральный). Спросить Гасникова куда лучше.
Уточнить у Матюхина: входит ли Даниил в РНФ 23-11-00229-П? Это влияет на бюджет в слайдах.

Создано: Феанор worker 02:05 3 апр