Семинары

Рассылка: https://groups.google.com/forum/#!forum/spb-algo



Пятница 06.10. Юрий Макарычев (Toyota Technological Institute at Chicago): "Алгоритмы для решения устойчивых задач комбинаторной оптимизации"

Докладчик: 
Юрий Макарычев (Toyota Technological Institute at Chicago)
Дата: 
Friday, October 6, 2017 - 18:00
Место: 
ПОМИ РАН, ауд. 106
Аннотация: 

Мы обсудим понятие устойчивости для задач комбинаторной оптимизации и кластеризации, предложенное Билу и Линиалом (2010). Задача называется α-устойчивой, если её оптимальное решение не меняется, когда мы немного изменяем её параметры (а именно умножаем каждый параметр на число между 1 и α). Мы расскажем об алгоритмах для решения стабильных задач комбинаторной оптимизации и кластеризации, таких как k-means, k-median, Max Cut, and Minimum Multiway Cut. Мы также представим несколько результатов о сложности решения стабильных задач.

Доклад основан на совместных работах с Харисом Анджелидакисом, Аравинданом Виджейарагаваном и Константином Макарычевым.



Среда 12.07. Иван Михайлин: "Non-uniform lower bounds from uniform hardness assumptions"

Докладчик: 
Иван Михайлин
Дата: 
Wednesday, July 12, 2017 - 12:00
Место: 
203
Аннотация: 

In the talk we are going to discuss new connections between time and
circuit complexities. While the approach is more or less generic, we
will focus on the complete examples. We will prove that plausible
assumption on time complexity of Max-3-SAT implies previously unknown
circuit lower bounds. While this is interesting on it's own it also
implies that proving that Max-3-SAT is SETH hard would give us some
non-uniform lower bound as a side product. One appealing feature of
this approach is that Max-3-SAT being SETH hard would be consistent
with current knowledge.



Пятница 02.06. Григорий Ярославцев (Indiana University Bloomington): "Linear Sketching using Parities"

Докладчик: 
Григорий Ярославцев (Indiana University Bloomington)
Дата: 
Friday, June 2, 2017 - 17:15
Место: 
ауд. 203
Аннотация: 

Linear sketching is a data compression technique based on computing a small number of linear functions over the data. With careful choice of such functions one can perform various computations of interest later only looking at their values and not the data itself. In the recent years linear sketching has emerged as a powerful tool for approximate computing in settings with limited resources including distributed computation and streaming. It has been used in breakthrough results on graph and matrix processing, dimensionality reduction, etc. Strikingly, linear sketches have been shown to be optimal for dynamic stream processing under fairly mild assumptions.

In this talk I will describe a new study of linear sketching that focuses on understanding the power of linear sketches based on parities (i.e. over GF_2, the field of two elements, as compared to the previous work that uses real arithmetic). I will illustrate various properties of such sketches using Fourier-analytic methods and tools from communication complexity. In particular, linear sketching over GF_2 turns out to be closely related to Fourier sparsity with respect to Lp-norms. Moreover, it can be shown to be optimal in streaming and distributed settings for data generated according to the uniform distribution.

Joint work with Sampath Kannan (UPenn) and Elchanan Mossel (MIT) and Swagato Sanyal (TIFR).



Пятница 12.05. Alexei Miasnikov (Stevens Institute): "Hard instances, Dehn monsters, and complexity"

Докладчик: 
Alexei Miasnikov (Stevens Institute)
Дата: 
Friday, May 12, 2017 - 18:00
Место: 
203
Аннотация: 

In this talk I will focus on two seemingly different directions in modern algorithmic group theory: finding more and more efficient algorithms and how to find "hard" instances of the problems, how to amplify hardness, and how to measure hardness of the algorithms. The talk is intended to be non-technical, I will emphasize some relations between algorithmic group theory and cryptography.



Пятница 21.04. Николай Мальковский (СПбГУ): "Распределенный алгоритм решения задачи о максимальном потоке"

Докладчик: 
Николай Мальковский (СПбГУ)
Дата: 
Friday, April 21, 2017 - 17:15
Место: 
ауд. 203
Аннотация: 

Задача о максимальном потоке и её двойственная -- задача о минимальном разрезе -- являются одними из наиболее изучаемых задач теории графов, на практике эти задачи часто встречаются в качестве промежуточных вычислений. В отдельных случаях возникает потребность решения задачи о максимальном потоке на вычислительной распределенной сети, где графом является топология взаимодействия этой сети. В таких ситуациях возникает вопрос: а можно ли решить задачу о максимальном потоке методом, не требующим синхронизации или сбора всей информации на одном из узлов сети? Алгоритмы, решающие какую-либо задачу в сети с такими ограничениями, обычно называются "распределенными". Как пример, задача синхронизации времени в сети допускает только распределенные методы решения. В докладе пойдет речь об одном распределенном алгоритме решения задачи о максимальном потоке и его связи с методами, основанными на электрических потоках и решении лапласиановых систем.


Pages