Стонякин Федор Сергеевич

Приглашённый преподаватель департамента прикладной математики Московского института электроники и математики им. А. Н. Тихонова НИУ ВШЭ, доктор физико-математических наук. Математическое образование получил в Таврическом национальном университете им. В. И. Вернадского: в 2009 году окончил магистратуру по специальности «Математика». Учёное звание доцента присвоено в 2017 году, степень доктора физико-математических наук — в 2021-м.

Карьера началась в Крыму: с сентября 2010 по сентябрь 2022 года работал на кафедре алгебры и функционального анализа Таврического национального (затем Крымского федерального) университета им. В. И. Вернадского. С сентября 2021 года — профессор кафедры дискретной математики ФПМИ МФТИ, с сентября 2022-го — ведущий научный сотрудник лаборатории продвинутой комбинаторики и сетевых приложений того же факультета. Круг научных интересов: выпуклая и невыпуклая оптимизация, онлайн-оптимизация, оптимизация в пространствах больших размерностей, гладкая выпуклая оптимизация и ускоренные методы.

В МИЭМ ведёт курс «Современные методы нелинейной оптимизации и их приложения в машинном обучении» в формате «Маго-лего» — 6 кредитов, 56 контактных часов, первый и второй модули, открыт для студентов всех кампусов Вышки. Программа построена вокруг теории сложности алгоритмов нелинейной оптимизации: разбираются классические оценки скорости сходимости численных методов для выпуклых задач в пространствах большой размерности, а ключевая часть отведена многошаговым (ускоренным, моментным) методам градиентного типа — методу тяжёлого шарика, быстрому градиентному методу и методу подобных треугольников. В 2023/2024 учебном году читал годовой курс математического анализа первокурсникам МИЭМ по направлениям «Инфокоммуникационные технологии и системы связи», «Информационная безопасность» и «Информатика и вычислительная техника».

В профиле ORCID заявлен пятьдесят один результат. Наиболее цитируемое направление — методы с неточным оракулом и адаптацией к погрешностям. Статья «Inexact model: a framework for optimization and variational inequalities» (Optimization Methods and Software, 2021) предлагает единую конструкцию неточной модели функции, пригодную и для задач оптимизации, и для вариационных неравенств. В журнале «Журнал вычислительной математики и математической физики» (Computational Mathematics and Mathematical Physics) вышли работы «Accelerated Methods for Saddle-Point Problem» (2020) об ускоренных методах для седловых задач и «An Adaptive Proximal Method for Variational Inequalities» (2019) об адаптивном проксимальном методе. Развитие последней темы — статья «On the Adaptive Proximal Method for a Class of Variational Inequalities and Related Problems» в трудах Математического института им. В. А. Стеклова (2020).

Вторая линия исследований — функциональный анализ в абстрактных выпуклых конусах. Ей посвящены статьи «A Sublinear Analog of the Banach–Mazur Theorem in Separated Convex Cones with Norm» («Математические заметки», 2018), «On Sublinear Analogs of Weak Topologies in Normed Cones» (там же, 2018) и «Hahn-Banach type theorems on functional separation for convex ordered normed cones» (Eurasian Mathematical Journal, 2019). Отдельный блок работ связан с методами зеркального спуска для задач с негладкими ограничениями и относительно липшицевыми функциями. Владеет английским языком. Идентификаторы: ORCID 0000-0002-9250-4438, Scopus AuthorID 36505128500, ResearcherID L-2959-2016, SPIN РИНЦ 8823-4224.