[31] Pasechnyuk, D.A., Dvurechensky, P., Uribe, C.A., Gasnikov, A.V. Decentralized convex optimisation with probability-proportional-to-size quantization. (2024) URL https://arxiv.org/abs/2501.18312

[30] Kamzolov, D.I., Pasechnyuk, D.A., Agafonov, A., Gasnikov, A.V., Takáč, M. OPTAMI: Global Superlinear Convergence of High-order Methods. The Thirteenth International Conference on Learning Representations (2025) URL https://openreview.net/forum?id=Cpr6Wv2tfr

[29] Savchuk, O.S., Alkousa, M.S., Shushko, A.S., Vyguzov, A.A., Stonyakin, F.S., Pasechnyuk, D.A., Gasnikov, A.V. Accelerated Bregman gradient methods for relatively smooth and relatively Lipschitz continuous minimization problems. (2024) URL https://arxiv.org/abs/2411.16743

[28] Pasechnyuk, D.A., Lobanov, A., Gasnikov, A. Upper bounds on the maximum admissible level of noise in zeroth-order optimisation. (2023) URL https://arxiv.org/abs/2306.16371

[27] Pasechnyuk, D.A., Gasnikov, A., Takáč, M. Convergence analysis of stochastic gradient descent with adaptive preconditioning for non-convex and convex functions. (2023) URL https://arxiv.org/abs/2308.14192

[26] Brilliantov, K., Pavutnitskiy, F.Yu., Pasechnyuk, D.A., Magai, G. Applying language models to algebraic topology: generating simplicial cycles using multi-labeling in Wu's formula. Proceedings of the 41st International Conference on Machine Learning, PMLR 235, 4542–4560 (2024) URL https://proceedings.mlr.press/v235/brilliantov24a.html

[25] Kubentayeva, M., Yarmoshik, D., Persiianov, M., Kroshnin, A., Kotliarova, E., Tupitsa, N., Pasechnyuk, D., Gasnikov, A., Shvetsov, V., Baryshev, L., Shurupov, A. Primal-Dual Gradient Methods for Searching Network Equilibria in Combined Models with Nested Choice Structure and Capacity Constraints. Computational Management Science: Network Analysis and Applications 21(1), 15 (2024) DOI 10.1007/s10287-023-00494-8

[24] Аблаев С.С., Стонякин Ф.С., Алкуса М.С., Пасечнюк Д.А. Адаптивные методы для вариационных неравенств с относительно гладкими и относительно сильно монотонными операторами // Программирование. – 2023. – Т. 49. – №6. – С. 485–492. DOI 10.1134/S0361768823060026

[23] Айвазян Г.В., Стонякин Ф.С., Пасечнюк Д.А., Алкуса М.С., Райгородский А.М., Баран И.В. Адаптивный вариант алгоритма Франк–Вульфа для задач выпуклой оптимизации // Программирование. – 2023. – Т. 49. – №6. – С. 493–504. DOI 10.1134/S0361768823060038

[22] Pasechnyuk, D.A., Persiianov, M., Dvurechensky, P., Gasnikov, A. Algorithms for Euclidean-regularised Optimal Transport. International Conference on Optimization and Applications. Lecture Notes in Computer Science 14395, 84–98. Springer, Cham (2023). DOI 10.1007/978-3-031-47859-8_7

[21] Pasechnyuk, D.A., Gornov, A.Yu. A randomised non-descent method for global optimisation. International Conference on Optimization and Applications. Communications in Computer and Information Science 1913, 3–14. Springer, Cham (2023). DOI 10.1007/978-3-031-48751-4_1

[20] Гладин Е.Л., Курузов И.А., Пасечнюк Д.А., Стонякин Ф.С., Алкуса М.С., Гасников А.В. Решение сильно выпукло-вогнутых композитных седловых задач с небольшой размерностью одной из групп переменных // Математический сборник. – 2023. – Т. 214. – №3. – С. 3–53. DOI 10.4213/sm9700

[19] Pasechnyuk, D., Prazdnichnykh, A., Evtikhiev, M., Bryksin, T. Judging Adam: Studying Optimizer Performance On ML4SE Tasks. IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering: New Ideas and Emerging Results, 117–122 (2023) DOI 10.1109/ICSE-NIER58687.2023.00027

[18] Безносиков А.Н., Гасников А.В., Зайнуллина К.Э., Масловский А.Ю., Пасечнюк Д.А. Унифицированный анализ методов решения вариационных неравенств: редукция дисперсии, сэмплирование, квантизация и покомпонентный спуск // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2022. – Т. 63. – №2. – С. 189–217. DOI 10.1134/S0965542523020045

[17] Pasechnyuk, D.A., Gasnikov, A., Takáč, M. Effects of momentum scaling for SGD. NeurIPS Workshop HOO (2022) URL https://order-up-ml.github.io/papers/17.pdf

[16] Hanzely, S., Kamzolov, D., Pasechnyuk, D., Gasnikov, A., Richtárik, P., Takáč, M. A Damped Newton Method Achieves Global O(1/k²) and Local Quadratic Convergence Rate. Advances in Neural Information Processing Systems 35, 25320–25334 (2022) URL https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/hash/a1f0c0cd6caaa4863af5f12608edf63e-Abstract-Conference.html

[15] Ivanova, A., Dvurechensky, P., Vorontsova, E., Pasechnyuk, D., Gasnikov, A., Dvinskikh, D., Tyurin, A. Oracle Complexity Separation in Convex Optimization. Journal of Optimization Theory and Applications (2022). DOI 10.1007/s10957-022-02038-7

[14] Алпатов А.В., Петерс Е.А., Пасечнюк Д.А., Райгородский А.М. Стохастическая оптимизация в задаче цифрового предыскажения сигнала // Компьютерные исследования и моделирование. – 2022. – Т. 14. – №2. – С. 399–416. DOI 10.20537/2076-7633-2022-14-2-399-416

[13] Пасечнюк Д.А., Аникин А.С., Матюхин В.В. Ускоренные проксимальные оболочки: применение к покомпонентному методу // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2022. – Т. 62. – №2. – С. 342–352. DOI 10.31857/S004446692202003X

[12] Pasechnyuk, D., Raigorodskii, A. Network utility maximization by updating individual transmission rates. International Conference on Optimization and Applications. Communications in Computer and Information Science 1514, 184–198. Springer, Cham (2021). DOI 10.1007/978-3-030-92711-0_13

[11] Pasechnyuk, D., Dvurechensky, P., Omelchenko, S., Gasnikov, A. Stochastic optimization for dynamic pricing. International Conference on Optimization and Applications. Communications in Computer and Information Science 1514, 82–94. Springer, Cham (2021). DOI 10.1007/978-3-030-92711-0_6

[10] Pasechnyuk, D., Matyukhin, V. On the Computational Efficiency of Catalyst Accelerated Coordinate Descent. International Conference on Mathematical Optimization Theory and Operations Research. Lecture Notes in Computer Science 12755, 176–191. Springer, Cham (2021). DOI 10.1007/978-3-030-77876-7_12

[9] Maslovskiy, A., Pasechnyuk, D., Gasnikov, A., Anikin, A., Rogozin, A., Gornov, A., Vorobyev, A., Antonov, L., Vlasov, R., Nikolaeva, A., Yanitskiy, E., Begicheva, M. Non-convex optimization in digital pre-distortion of the signal. International Conference on Mathematical Optimization Theory and Operations Research. Communications in Computer and Information Science 1476, 54–70. Springer, Cham (2021). DOI 10.1007/978-3-030-86433-0_4

[8] Гасников А.В., Двинских Д.М., Двуреченский П.Е., Камзолов Д.И., Матюхин В.В., Пасечнюк Д.А., Тупица Н.К., Чернов А.В. Ускоренный метаалгоритм для задач выпуклой оптимизации // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2021. – Т. 61. – №1. – С. 17–28. DOI 10.1134/S096554252101005X

[7] Ivanova, A., Pasechnyuk, D., Grishchenko, D., Shulgin, E., Gasnikov, A., Matyukhin, V. Adaptive catalyst for smooth convex optimization. International Conference on Optimization and Applications. Lecture Notes in Computer Science 13078, 20–37. Springer, Cham (2021). DOI 10.1007/978-3-030-91059-4_2

[6] Иванова А.С., Пасечнюк Д.А., Двуреченский П.Е., Гасников А.В., Воронцова Е.А. Численные методы для задачи распределения ресурсов в компьютерной сети // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 2021. – Т. 61. – №2. – С. 312–345. DOI 10.31857/S0044466921020149

[5] Stonyakin, F., Tyurin, A., Gasnikov, A., Dvurechensky, P., Agafonov, A., Dvinskikh, D., Alkousa, M., Pasechnyuk, D., Artamonov S., Piskunova, V. Inexact model: A framework for optimization and variational inequalities. Optimization Methods and Software, 1–47 (2021). DOI 10.1080/10556788.2021.1924714

[4] Ivanova, A., Stonyakin, F., Pasechnyuk, D., Vorontsova, E., Gasnikov, A. Adaptive Mirror Descent for the Network Utility Maximization Problem. IFAC-PapersOnLine 53(2), 7851–7856 (2020). DOI 10.1016/j.ifacol.2020.12.1958

[3] Пасечнюк Д.А., Стонякин Ф.С. Об одном методе минимизации выпуклой липшицевой функции двух переменных на квадрате // Компьютерные исследования и моделирование. – 2019. – Т. 11. – №3. – С. 379–395. DOI 10.20537/2076-7633-2019-11-3-379-395

[2] Stonyakin, F., Dvinskikh, D., Dvurechensky, P., Kroshnin, A., Kuznetsova, O., Agafonov, A., Gasnikov, A., Tyurin, A., Uribe, C., Pasechnyuk, D., Artamonov, S. Gradient methods for problems with inexact model of the objective. International Conference on Mathematical Optimization Theory and Operations Research. Lecture Notes in Computer Science 11548, 97–114. Springer, Cham (2019). DOI 10.1007/978-3-030-22629-9_8

[1] Пасечнюк Д.А. Планирование распределения ресурсов вышки мобильной связи // Труды МФТИ. – 2019. – Т. 11. – №2. – С. 38–48. URL https://mipt.ru/upload/medialibrary/f16/4_trudy-mfti-_2_42_38_48.pdf