<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="ru">
	<id>https://wikicshse.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=ConvAppr19</id>
	<title>ConvAppr19 - История изменений</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://wikicshse.ru/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=ConvAppr19"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wikicshse.ru/index.php?title=ConvAppr19&amp;action=history"/>
	<updated>2026-06-06T13:25:08Z</updated>
	<subtitle>История изменений этой страницы в вики</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.45.3</generator>
	<entry>
		<id>https://wikicshse.ru/index.php?title=ConvAppr19&amp;diff=139&amp;oldid=prev</id>
		<title>imported&gt;Vyalyi: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://wikicshse.ru/index.php?title=ConvAppr19&amp;diff=139&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2019-03-18T14:00:36Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Новая страница&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;= Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Внимание: регулярное расписание изменилось!&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Лекции проходят по понедельникам в аудитории 400, время 12:10-13:30. Семинары - в аудитории 513, время 13:40-15:00. Первое занятие 14 января. Последнее занятие 18 марта.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Изменения расписания:&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
21 января: семинар пройдет в 618 аудитории, время то же 13:40-15:00.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
14 января: лекция - ауд. 301, 10:30-11:50, семинар - ауд. 435, 12:10-13:30.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;[https://www.dropbox.com/s/nwiazv80wobt0xl/156.xls?dl=0 Таблица результатов] &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;Экзамен:&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; 25 марта (понедельник), 12:00-15:00, ауд. 300.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;[https://www.dropbox.com/s/9yzybb1qmghvtvk/exam-program.pdf?dl=0 Программа экзамена и правила проведения.]&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Преподаватель==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
М.Н. Вялый vyalyi@gmail.com&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Основной предмет изучения в курсе: приближенные алгоритмы для задач комбинаторной оптимизации, основанные на решении выпуклых релаксаций задачи. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Содержание курса==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Средние оценки и дерандомизация&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* ЛП релаксации&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Иерархия Шерали-Адамса (SA)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Задача об относительном разрезе, задача о вложении метрик. Теорема Бургейна. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Иерархия Лассера (LA)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Округление Гёманса-Вильямсона: для задач MAX-CUT, MAX-2SAT. Неравенство Гротендика. Приближенный алгоритм вычисления нормы разрезов. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Гауссовы округления и задача квадратичного программирования на булевом кубе. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* LA релаксации для плотных случаев задачи MAX-CUT. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Нижние оценки точности LA релаксаций линейной степени для задачи MAX3LIN. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Правила оценивания ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Оценки текущего и итогового контроля выставляются по 10-ти балльной шкале. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Оценка текущего контроля - это оценка за выполнение домашнего задания. Домашнее задание состоит в записи решений задач, как разбиравшихся на семинарах, так и оставленных для самостоятельного решения. Сдавать записанные решения необходимо в сроки, указанные преподавателем. За оригинальные и/или очень ясные решения задач предусмотрены бонусные баллы. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Оценка &amp;#039;&amp;#039;Одз&amp;#039;&amp;#039; за домашнее задание пропорциональна  с коэффициентом 1/8 количеству баллов и бонусных баллов, полученных за решения задач, если это количество не превосходит 80 (в противном случае оценка равна 10).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Оценка итогового контроля &amp;#039;&amp;#039;Оэкз&amp;#039;&amp;#039; выставляется либо за сдачу устного экзамена в классической форме (теоретический вопрос, задача), либо за защиту реферата  по предложенной преподавателем статье. В этом случае необходим как письменный текст реферата, так и беседа по содержанию статьи. Последняя может быть заменена докладом на семинаре. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;Оитог&amp;#039;&amp;#039; = 0,25·&amp;#039;&amp;#039;Онакопленная&amp;#039;&amp;#039; + 0,75·&amp;#039;&amp;#039;Оэкз&amp;#039;&amp;#039;, где &amp;#039;&amp;#039;Онакопленная&amp;#039;&amp;#039; =&amp;#039;&amp;#039;Одз&amp;#039;&amp;#039;.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Экзаменационная оценка выставляется одним из двух способов, по выбору студента: либо за сдачу устного экзамена, либо за защиту реферата.&lt;br /&gt;
Округление результирующей оценки арифметическое.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Литература ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# Вялый М.Н. Приближенное решение задач комбинаторной оптимизации: алгоритмы и трудность. [https://www.dropbox.com/s/jp4rmi9m1ian4rr/approx-lec.pdf?dl=0 Черновик учебника.]&lt;br /&gt;
# Barak, Boaz. Steurer, David. (2016) Proofs, beliefs, and algorithms through the lens of sum-of-squares. https://www.sumofsquares.org/public/index.html&lt;br /&gt;
# Gupta, Anupam. O&amp;#039;Donnell Ryan. (2008) 15-854(B): Advanced Approximation Algorithms. Carnegie Mellon&amp;#039;s School of Computer Science. https://www.cs.cmu.edu/~anupamg/adv-approx/&lt;br /&gt;
# Trevisan, Luca (2016). CS294: Graph Partitioning, Expanders and Spectral Methods. UC Berkeley. https://people.eecs.berkeley.edu/~luca/expanders2016/index.html#notes&lt;br /&gt;
# Vazirani Vijay V. (2003). Approximation Algorithms. Springer-Verlag Berlin Heidelberg.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= Рефераты = &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Реферат готовится в письменном виде и затем устно защищается: либо на регулярном экзамене, либо на семинаре (по выбору преподавателя). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Идеальный реферат должен объяснять&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Постановку задачи, решаемой в статье.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Важность этой задачи для теории приближенных алгоритмов (теории сложности), возможные приложения.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Полученные в статье результаты, их сравнение с другими известными результатами в этой области.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Технику, использованную в доказательствах. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Ниже приводятся темы рефератов и указано, кто из студентов выбрал тему. Список не полный и постепенно расширяется. По всем вопросам, связанным к с выбором темы реферата и его подготовкой, обращаться к преподавателю.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
# &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;(взят М.Дискиным) &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Реферат по статье, в которой показана разница между задачей оценки оптимального значения целевой функции и нахождением приближенного допустимого решения. Uriel Feige and Shlomo Jozeph. 2015. Separation between Estimation and Approximation. In Proceedings of the 2015 Conference on Innovations in Theoretical Computer Science (ITCS &amp;#039;15). ACM, New York, NY, USA, 271-276. &lt;br /&gt;
# Реферат о нижних оценках точности релаксаций Шерали-Адамса для задачи о максимальном разрезе по статье Wenceslas Fernandez de la Vega and Claire Kenyon-Mathieu. 2007. Linear programming relaxations of maxcut. In Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms (SODA &amp;#039;07). Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, PA, USA, 53-61.&lt;br /&gt;
# Реферат об алгоритмах достижения оценок в общих задачах выполнимости, которые превосходят среднее, по статье Beating the random assignment on constraint satisfaction problems of bounded degree. / Barak, Boaz; Moitra, Ankur; O&amp;#039;Donnell, Ryan; Raghavendra, Prasad; Regev, Oded; Steurer, David; Trevisan, Luca; Vijayaraghavan, Aravindan; Witmer, David; Wright, John. In Approximation, Randomization, and Combinatorial Optimization. Algorithms and Techniques - 18th International Workshop, APPROX 2015, and 19th International Workshop, RANDOM 2015. Vol. 40 Schloss Dagstuhl- Leibniz-Zentrum fur Informatik GmbH, Dagstuhl Publishing, 2015. p. 110-123. (Примечание: трудная тема, требует достаточно свободного владения анализом Фурье для булевых функций.)&lt;br /&gt;
# &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;(взят Я.Ребенко)&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Реферат об алгоритме рекордной на данный момент точности для задачи MAX-2SAT по статье M. Lewin, D. Livnat, and U. Zwick. Improved rounding techniques for the MAX 2-SAT and MAX DI-CUT problems. In IPCO, pages 67-82, 2002. &lt;br /&gt;
# &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;(взят В.Гринбергом)&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Реферат о достижимости оценки Гёманса-Вильямсона по статье  U. Feige and G. Schechtman. On the optimality of the random hyperplane rounding technique for max cut. Random Struct. Algorithms, 20(3):403--440, 2002.&lt;br /&gt;
# &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;(взят Е.Минеевой)&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;  Реферат о неожиданных возможностях релаксаций Шерали-Адамса по недавней статье Ryan O’Donnell, Tselil Schramm. Sherali–Adams Strikes Back. https://arxiv.org/abs/1812.09967v1&lt;br /&gt;
# &amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;(взят А.Стороженко)&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Реферат о нижних оценках точности релаксаций Шерали-Адамса для нескольких задач (включая sparsest cut) по статье Moses Charikar, Konstantin Makarychev, and Yury Makarychev. 2009. Integrality gaps for Sherali-Adams relaxations. In Proceedings of the forty-first annual ACM symposium on Theory of computing (STOC &amp;#039;09). ACM, New York, NY, USA, 283-292.&lt;br /&gt;
# Реферат о применении релаксаций Шерали-Адамса в теории расписаний по статье Elaine Levey, Thomas Rothvoss. A (1+epsilon)-Approximation for Makespan Scheduling with Precedence Constraints using LP Hierarchies.  arXiv:1509.07808v2&lt;br /&gt;
# Реферат о нижних оценках точности аппроксимаций Лассера для задачи о скрытой клике по статье Boaz Barak, Samuel B. Hopkins, Jonathan Kelner, Pravesh K. Kothari, Ankur Moitra, Aaron Potechin. A Nearly Tight Sum-of-Squares Lower Bound for the Planted Clique Problem. arXiv:1604.03084v2 [cs.CC] 12 Apr 2016&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Лекции  =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;18 марта&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Гауссово окрругление. Задача квадратичного программирования на (+1,-1) кубе. Точность релаксаций Лассера 2й степени для задачи о максимальном независимом множестве.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;11 марта&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Неравенство Гротендика. Приближенный алгоритм оценки нормы разрезов матрицы.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;4 марта&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Округление Гёманса - Вильямсона для задач MAX-CUT, MAX2SAT.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;25 февраля&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Иерархия Лассера. Псевдораспределения. Задача линейной оптимизации на конусе неотрицательно определенных матриц и ее связь с релаксациями Лассера.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;18 февраля&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Доказательство теоремы Бургейна&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;11 февраля&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Задача об относительном разрезе (the sparsest cut). Релаксация Лейтона-Рао. Оценка точности этой релаксации с помощью теоремы Бургейна.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;4 февраля&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Уточнение определений, связанных с квазираспределениями. Метрические неравенства на уровне 3 иерархии SA. Многогранник разрезов и формулировка задачи MAX-CUT в виде максимизации квадратичной функции на булевом кубе. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;28 января&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Квазираспределения. Иерархия Шерали-Адамса (SA). Точность иерархии SA.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;21 января&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Усреднение для задачи MAX-QP: выбор неравномерного распределения. От усреднения к релаксациям задач ЦЛП. Оценки точности релаксаций: вершинное покрытие, общее покрытие, задача MAX-SAT.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;14 января&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Приближенные алгоритмы и их качество: точность релаксации, мультипликативная погрешность. Усреднение. Примеры задач, для которых усреднение дает хорошие приближенные алгоритмы, и таких задач, для которых использование усреднения затруднительно.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Семинары =&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;[https://www.dropbox.com/s/6869l7a0gtujl71/pr09CA.pdf?dl=0 Задачи 9го занятия]&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Отредактированная версия листка, разбиравшегося на семинаре. Решения этих задач принимаются в электронном виде (формат pdf) до 17.03, 23:59.59 (GMT +3).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;[https://www.dropbox.com/s/457sdtznhddf6w1/pr08CA.pdf?dl=0 Задачи 8го занятия]&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Расширенная версия. Добавлена задача 7.6, относящаяся к предыдущему листку. Решения этих принимаются в электронном виде (формат pdf) до 10.03, 23:59.59 (GMT +3).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;[https://www.dropbox.com/s/5hdj7xumtis9sft/pr07CA.pdf?dl=0 Задачи 7го занятия]&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Решения задач 7.1--7.4  принимаются до 03.03, 23:59.59 (GMT +3). Решение задачи 7.5 принимается до конца модуля (бонус можно получить даже за точную ссылку на текст решения). &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;[https://www.dropbox.com/s/qyn4x4pugikcmx4/pr06CA.pdf?dl=0 Задачи 6го занятия]&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Решения этих задач принимаются в электронном виде (формат pdf) до 24.02, 23:59.59 (GMT +3).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;[https://www.dropbox.com/s/at8nkkvkedr6a5i/pr05CA.pdf?dl=0 Задачи 5го занятия]&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Отредактированная версия листка, разбиравшегося на семинаре. Решения этих задач принимаются до  17.02, 23:59.59 (GMT +3).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;[https://www.dropbox.com/s/814c8p9zo8yepz0/pr04CA.pdf?dl=0 Задачи 4го занятия]&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Отредактированная и сокращённая версия листка, разбиравшегося на семинаре. Решения  задач 1, 2 из этого листка принимаются до 10.02, 23:59.59 (GMT +3). Решения   задач 3*, 4* принимаются до конца модуля.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;[https://www.dropbox.com/s/dyodnctjtizfznx/pr03CA.pdf?dl=0 Задачи третьего занятия]&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; По сравнению с листком на семинаре состав задач расширен, условия отредактированы. &lt;br /&gt;
Решения задач 1--3, 5, 8a принимаются в электронном виде (формат pdf) до&lt;br /&gt;
03.02, 23:59.59 (GMT +3). Решения остальных задач принимаются до 10.02, 23:59.59 (GMT +3).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;[https://www.dropbox.com/s/1lbqtvbkd81s5v9/pr02CA.pdf?dl=0 Задачи второго занятия]&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Решения этих задач принимаются в электронном виде (формат pdf) до 27.01, 23:59.59 (GMT +3).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039;[https://www.dropbox.com/s/bsxaeksq2d1u2go/pr01CA.pdf?dl=0 Задачи первого занятия]&amp;#039;&amp;#039;&amp;#039; Решения этих задач принимаются в электронном виде (формат pdf) до 20.01, 23:59.59 (GMT +3).&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>imported&gt;Vyalyi</name></author>
	</entry>
</feed>