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

Vol 214, No 3 (2023)

Cover Page

Full Issue

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

Solving strongly convex-concave composite saddle point problems with a small dimension of one of the variables

Alkousa M.S., Gasnikov A.V., Gladin E.L., Kuruzov I.A., Pasechnyuk D.A., Stonyakin F.S.

Abstract

Разработаны алгоритмические методы, гарантирующие эффективные оценки сложности для сильно выпукло-вогнутых седловых задач в случае, когда одна из групп переменных имеет большую размерность, а другая – достаточно малую (до сотни). Предлагаемая методика основана на сведении задач такого типа к задаче минимизации выпуклого (максимизации вогнутого) функционала по одной из переменных, для которого можно найти приближенное значение градиента в произвольной точке с необходимой точностью с помощью вспомогательной оптимизационной подзадачи по другой переменной. При этом для маломерных задач предлагается использовать методы эллипсоидов и Вайды, а для многомерных – ускоренные градиентные методы с неточной информацией о градиенте или субградиенте. Для случая очень малой размерности задачи одной из групп переменных (до 5) на гиперкубе достаточно эффективным будет иной предлагаемый подход к сильно выпукло-вогнутым седловым задачам на базе нового варианта многомерного аналога метода Ю. Е. Нестерова на квадрате (метод многомерной дихотомии) с возможностью использования неточных значений градиента целевого функционала.Библиография: 28 названий.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):3-53
pages 3-53 views

Topological analysis of the pseudo-Euclidean Euler top for special values of parameters

Altuev M.K., Kibkalo V.A.

Abstract

Изучается аналог волчка Эйлера в случае псевдоевклидова пространства. В случае равенства нулю либо геометрического интеграла, либо интеграла площадей были построены бифуркационные диаграммы отображения момента и определен класс гомеоморфности каждого слоя слоения. Для каждой из дуг бифуркационной диаграммы в случае одного из двух возможных порядков моментов инерции определены типы особенностей в прообразе ее малой окрестности (аналоги 3-атомов Фоменко), а для неособых изоэнергетических и изоинтегральных поверхностей построен инвариант грубой лиувиллевой эквивалентности (аналог грубой молекулы). Как оказалось, псевдоевклидова система Эйлера обладает некомпактными некритическими бифуркациями.Библиография: 23 названия.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):54-70
pages 54-70 views

Diophantine exponents of lattices and growth of multidimensional analogues of partial quotients

Bigushev E.R., German O.N.

Abstract

Изучается трехмерный аналог связи экспоненты иррациональности вещественного числа с ростом его неполных частных при разложении в обыкновенную цепную дробь. В качестве многомерного обобщения цепных дробей рассматриваются полиэдры Клейна.Библиография: 12 названий.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):71-84
pages 71-84 views

Geometric progression stabilizer in common metric

Bogatyi S.A.

Abstract

На множестве геометрической прогрессии как подмножестве прямой рассматриваются так называемые нормированные метрики. Дано полное описание нормированных метрик с максимальным стабилизатором – группой всех целочисленных степеней знаменателя этой прогрессии. Ранее было известно, что указанная подгруппа является стабилизатором для наименьшей нормированной метрики (метрики из прямой) и наибольшей нормированной метрики (внутренней метрики, где все пути проходят через нулевую точку). Под стабилизатором метрического пространства понимается множество всех положительных чисел, умножение метрики на которые приводит к новому метрическому пространству на конечном расстоянии Громова–Хаусдорфа от первоначального. Библиография: 5 названий.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):85-105
pages 85-105 views

Degeneration of a graph describing conformal structure

Bogatyrev A.B.

Abstract

Рассматривается клеточное разбиение пространства модулей вещественных кривых рода $2$ с отмеченной точкой на единственном вещественном овале. Клетки перечисляются определенными графами, веса которых описывают комплексную структуру на кривой. Показано, что стягивание ребра графа приводит к корневой особенности естественного отображения из весов графа в пространство модулей кривых.Библиография: 24 названия.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):106-119
pages 106-119 views

On a class of interpolation inequalities on the 2D sphere

Zelik S.V., Ilyin A.A.

Abstract

Доказываются оценки $L^p$ норм систем функций и систем бездивергентных вектор-функций, которые ортонормированы в пространстве Соболева $H^1$ на двумерной сфере. Как следствие получены оптимальные по скорости роста постоянные в неравенствах Гальярдо–Ниренберга для вложения $H^1\hookrightarrow L^q$, $q<\infty$. Библиография: 25 названий.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):120-134
pages 120-134 views

Bernstein–Szegö inequality for Riesz derivative of trigonometric polynomials in the spaces $L_p$, $0\le p\le\infty$, with the classical value of the best constant

Leont'eva A.O.

Abstract

Рассматривается неравенство Бернштейна–Сегё для производной Вейля вещественного порядка $\alpha\ge 0$ тригонометрических полиномов порядка $n$. Изучается вопрос о том, при каких значениях параметров точная константа в этом неравенстве принимает классическое значение $n^\alpha$ во всех $L_p$, $0\le p\le\infty$. Для важных частных случаев производной Вейля–Сегё, а именно производной Рисса и сопряженной производной Рисса, при каждом $n\in\mathbb N$ точно описано множество таких значений $\alpha$.Библиография: 22 названия.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):135-152
pages 135-152 views

An elementary approach to local combinatorial formulae for the Euler class of a PL spherical fiber bundle

Panina G.Y.

Abstract

Описан элементарный подход к локальным комбинаторным формулам для класса Эйлера послойно ориентированного триангулированного сферического расслоения. Подход основан на технике усреднения сечений и требует лишь базовых знаний теории симплициальных (ко)гомологий. Наши формулы родственны формуле Н. Мнёва.Библиография: 9 названий.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):153-168
pages 153-168 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».