Open Access Open Access  Restricted Access Access granted  Restricted Access Subscription Access

Vol 215, No 3 (2024)

Cover Page

Full Issue

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

On a property of the Rademacher system and $\Lambda(2)$-spaces

Astashkin S.V., Semenov E.M.

Abstract

The closed linear span of the Rademacher functions in L2[0,1] contains functions with arbitrarily large distribution, provided that the ratio of this distribution to the distribution of a standard normal variable tends to zero. A similar result is also obtained for some classes of Λ(2)-spaces.

Matematicheskii Sbornik. 2024;215(3):3-20
pages 3-20 views

On the uniqueness of series in the general Franklin system

Gevorkyan G.G.

Abstract

We prove some uniqueness theorems for series in general Franklin systems. In particular, for series in the classical Franklin system our result asserts that if the partial sums Sni(x)=k=0niakfk(x)">Sni(x)=k=0niakfk(x) of a Franklin series k=0akfk(x)">k=0akfk(x) converge in measure to an integrable function f">f and supi|Sni(x)|<">supi|Sni(x)|<, for xB">xB, where B">B is some countable set and supi(ni/ni1)<">supi(ni/ni1)<, then this is the Fourier–Franklin series of f">f

Matematicheskii Sbornik. 2024;215(3):21-36
pages 21-36 views

On the quantified version of the Belnap–Dunn modal logic

Grefenshtein A.V., Speranski S.O.

Abstract

We develop a quantified version of the propositional modal logic BK from an article by Odintsov and Wansing, which is based on the (non-modal) Belnap–Dunn system; we denote this version by QBK. First, by using the canonical model method we prove that QBK, as well as some important extensions of it, is strongly complete with respect to a suitable possible world semantics. Then we define translations (in the spirit of Gödel–McKinsey–Tarski) that faithfully embed the quantified versions of Nelson's constructive logics into suitable extensions of QBK. In conclusion, we discuss interpolation properties for QBK-extensions.

Matematicheskii Sbornik. 2024;215(3):37-69
pages 37-69 views

Distribution of zeros of entire functions of exponential growth

Kazarnovskii B.Y.

Abstract

For systems of equations with an infinite number of roots one can sometimes establish results of the type of the Kushnirenko–Bernstein–Khovanskii theorem by replacing the calculation of the number of the roots by the calculation of the asymptotic density of these roots. We consider systems of entire functions with exponential growth in Cn">Cn and calculate the asymptotic behaviour of the averaged distribution of their zeros in terms of the geometry of convex bodies in a complex vector space.

Matematicheskii Sbornik. 2024;215(3):70-79
pages 70-79 views

Localization of window functions of dual and tight gabor frames generated by the Gaussian function

Kiselev E.A., Minin L.A., Novikov I.Y., Ushakov S.N.

Abstract

Gabor frames generated by the Gaussian function are considered. The localization of the window functions of dual frames is estimated in terms of the uncertainty constants, it its dependence on the relation between the parameters of the time-frequency window and the degree of overcompleteness. It is shown that localization worsens rapidly with the increasing disproportion in the parameters of the window. On the other hand, the higher the system of functions forming the frame is overdetermined, the better the window function of the dual frame is localized. For a tight frame the localization of the window function with the same set of parameters is much better than that for the dual frame. This problem is closely related to the problem of interpolation by we have uniform shifts of the Gaussian function. Both the nodal interpolation function and the window function of the dual frame are constructed from the same coefficients. These coefficients play an important role also in the derivation of formulae for the uncertainty constants. This is why their properties related to sign alternation and the monotonicity of decrease of the absolute value are considered in the paper.

Matematicheskii Sbornik. 2024;215(3):80-99
pages 80-99 views

On the recovery of analytic functions that is exact on subspaces of entire functions

Osipenko K.Y.

Abstract

A family of optimal recovery methods is developed for the recovery of analytic functions in a strip and their derivatives from inaccurately specified trace of the Fourier transforms of these functions on the real axis. In addition, the methods must be exact on some subspaces of entire functions.

Matematicheskii Sbornik. 2024;215(3):100-118
pages 100-118 views

Local structure of convex surfaces

Plakhov A.Y.

Abstract

A point on the surface of a convex body and a supporting plane to the body at this point are under consideration. A plane parallel to this supporting plane and cutting off part of the surface is drawn. The limiting behaviour of the cut-off part of the surface as the cutting plane approaches the point in question is investigated. More precisely, the limiting behavior of the appropriately normalized surface area measure in S2 generated by this part of the surface is studied. The cases when the point is regular and singular (a conical or a ridge point) are considered. The supporting plane can be positioned in different ways with respect to the tangent cone at the point: its intersection with the cone can be a vertex, a line (if a ridge point is considered), a plane angle (which can degenerate into a ray or a half-plane), or a plane (if the point is regular and, correspondingly, the cone degenerates into a half-space). In the case when the intersection is a ray, the plane can be tangent (in a one- or two-sided manner) or not tangent to the cone.
It turns out that the limiting behaviour of the measure can be different. In the case when the intersection of the supporting plane and the cone is a vertex or in the case of a (one- or two-sided) tangency, the weak limit always exists and is uniquely determined by the plane and the cone. In the case when the intersection is a line or a ray with no tangency, there may be no limit at all. In this case all possible weak partial limits are characterized

Matematicheskii Sbornik. 2024;215(3):119-158
pages 119-158 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».