合金粘合剂 AS Rogachev a,b* , SG Vadchenko a , NA Kochetov a , D.Yu. Kovalev,ID Kovalev,AS Shchukin,AN Gryadunov,F. Barasc,O. Politano ca Merzhanov 俄罗斯科学院结构宏观动力学和材料科学研究所(ISMAN),Osipyan 院士。 8,切尔诺戈洛夫卡,莫斯科州,142432,俄罗斯 b 国立科技大学“MISIS”,列宁斯基大街。 4,莫斯科,119049,俄罗斯 c UMR 6303 CNRS-University Burgundy Franche-County,9 Av.阿兰·萨瓦里(Alain Savary)BP
本期特刊简要概述了高分辨率星载射电天文学的现状。在射电天文学中,通过采用干涉测量法,特别是其“终极”体现——甚长基线干涉测量法 (VLBI),可以实现高角分辨率。本文发表的时机似乎非常恰当:2019 年将因与本期特刊主题相关的两个里程碑而载入射电天文学史。首先,作为第二个也是迄今为止最后一个专门的空间 VLBI 任务,由俄罗斯牵头的 RadioAstron(Kardashev 等,2013)在成功运行 7.5 年后完成了其在轨寿命。这项任务,连同它的两个前身,即 1986-1988 年的首次示范性轨道 VLBI 与 NASA 的跟踪和数据中继卫星系统 (OVLBI-TDRSS) (Levy 等人,1986) 以及首次专门的空间 VLBI 任务,即日本主导的 VSOP/HALCA (Hirabayashi 等人,1998),构成了 VLBI 系统基线超过地球直径的首批示例。RadioAstron 任务(本期特刊介绍了其部分结果)在其观测波长上提供了最高的角分辨率。本特刊中 Bayandina 等人、Bruni 等人、Edwards 等人、Gabuzda 等人、Jauncey 等人、Kovalev Yu.A. 等人、Kovalev YY 等人、Kravchenko 等人、Richards 等人、Shakhvorostova 等人、Shatskaya 等人、Zakhvatkin 等人和 Zensus 等人的论文回顾了 RadioAstro 的结果以及补充的地面研究和一些有关 RadioAstron 操作的主题。其次,2019 年标志着超大质量黑洞及其相对论“阴影”直接成像研究时代的开始。事件视界望远镜 (EHT) 合作组织 (2019) 进行的 230 GHz 全球地球甚长基线干涉测量观测取得了突破性成果。然而,进一步研究黑洞阴影的线性分辨率与事件视界相当,需要更清晰的视野。这可以通过在亚毫米波长处进行观测来实现,这比最近 EHT 在波长为
Bigdan Ionescu 1,Henning M£2,Maria Drold 1,JohannesRèuckert3,Asma Ben Abacha 4,Ahmad Idrisssi-Yagir 3,Schaltic 8,Schaltic 8,System Schmidt 7,Tabea M.G.Pakull 8 , Hendrik 3 , Benjamin Bracke 3 , Christoph M. Friedrich Benjamin 11 , Benjamin 11 , Emmanuelle Esperan 11 11 , Yeuan Fu 12 , Steven A. Hicks 11 , Michael A. Riegler 13 , Andrea Stor, Andrea 13, P˚al Halvorsen 13, Maximilian Heinrich 14,
用于凸优化的自适应近端梯度法 NeurIPS ,2024 16. K. Mishchenko、A. Defazio Prodigy:一种快速自适应的无参数学习器 ICML ,2024 15. A. Khaled、K. Mishchenko、C. Jin DoWG Unleashed:一种有效的通用无参数梯度下降法 NeurIPS ,2023 14. A. Defazio、K. Mishchenko 通过 D 自适应实现无学习率学习 ICML ,2023 杰出论文奖 13. B. Woodoworth、K. Mishchenko、F. Bach 两个损失胜过一个:使用更便宜的代理进行更快的优化 ICML ,2023 12. K. Mishchenko、F. Bach、M. Even、B. Woodworth 异步 SGD 在任意延迟 NeurIPS,2022 11. K. Mishchenko、G. Malinovsky、S. Stich、P. Richtárik ProxSkip:是的!局部梯度步骤可证明可加速通信!终于! ICML ,2022 10. K. Mishchenko、A. Khaled、P. Richtárik 近端和联合随机重新调整 ICML ,2022 9. K. Mishchenko、B. Wang、D. Kovalev、P. Richtárik IntSGD:随机梯度的自适应无浮点压缩 ICLR ,Spotlight,2022 8. K. Mishchenko、A. Khaled、P. Richtárik 随机重新调整:简单分析但带来巨大改进 NeurIPS ,2020 7. Y. Malitsky、K. Mishchenko 无下降的自适应梯度下降 ICML ,2020 6. K. Mishchenko、F. Hanzely、P. Richtárik 分布式优化中 99% 的 Worker-Master 通信是不需要的 UAI ,2020 5. K. Mishchenko, D. Kovalev, E. Shulgin, Y. Malitsky, P. Richtárik 重温随机超梯度 AISTATS,2020 4. A. Khaled, K. Mishchenko, P. Richtárik 相同和异构数据 AISTATS 上局部 SGD 的更严格理论,2020 3. S. Soori, K. Mishchenko, A. Mokhtari, M. Dehnavi, M. Gürbüzbalaban DAve-QN:具有局部超线性收敛率的分布式平均拟牛顿法 AISTATS,2020 2. F. Hanzely,K. Mishchenko,P. Richtárik SEGA:通过梯度草图 NeurIPS 减少方差,2018 1. K. Mishchenko,F. Iutzeler,J. Malick,M.-R。 Amini 一种用于分布式学习的延迟容忍近端梯度算法 ICML,2018
Leonid I. Gurvits 1,2,∗,Zsolt Paragi 1,Ricardo I. Amils 3,Ilse Van Bemmel 1,Paul Boven 1,Viviana Casasola 4,John Conway 5,Jordy Davelaar 6,7,Jordy Davelaar 6,7,M.CarmenDígönféz3,Robino fezino n n n n n n n n n n n.乐高 - 普鲁约尔3,克里斯蒂娜·加西亚·米尔3,迈克尔·加勒特13,14,马塞洛·吉罗莱特4,ciriaco goddi 15,16,jorey L.,17岁迈克尔·约翰逊(Michael D. 。