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

Vol 214, No 4 (2023)

Cover Page

Full Issue

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

On properties and error of 2nd order parabolic and hyperbolic perturbations of a 1st order symmetric hyperbolic system

Zlotnik A.A., Chetverushkin B.N.

Abstract

Изучаются задачи Коши для многомерной симметричной линейной гиперболической системы уравнений 1-го порядка с переменными коэффициентами и ее сингулярных возмущений – сильно параболической и гиперболической 2-го порядка систем уравнений с малым параметром $\tau>0$ при вторых производных по $x$ и $t$. Доказываются существование и единственность слабых решений всех трех систем и равномерные по $\tau$ оценки решений систем с возмущениями. Даются оценки разности решений исходной системы и систем с возмущениями, в том числе в норме $C(0,T;L^2(\mathbb{R}^n))$ порядка $O(\tau^{\alpha/2})$ при начальной функции $\mathbf w_0$ из пространств Соболева $H^\alpha(\mathbb{R}^n)$ для $\alpha=1,2$ и пространств Никольского $H_2^{\alpha}(\mathbb{R}^n)$ для $0<\alpha<2$, $\alpha\neq 1$ и соответствующих условиях на свободный член системы 1-го порядка. При $\alpha=1/2$ охватывается широкий класс разрывных $\mathbf w_0$. Выводятся также оценки производных любого порядка по $x$ как решений, так и их разностей порядка $O(\tau^{\alpha/2})$. Указывается приложение результатов к линеаризованной на постоянном решении системе уравнений газовой динамики 1-го порядка и ее возмущениям – линеаризованным параболической и гиперболической 2-го порядка квазигазодинамическим системам уравнений. Библиография: 34 названия.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(4):3-37
pages 3-37 views

Collocation approximation by deep neural ReLU networks for parametric and stochastic PDEs with lognormal inputs

Dinh D.

Abstract

Дается оценка скорости сходимости коллокационной аппроксимации глубокими $\mathrm{ReLU}$-нейронными сетями решений эллиптических уравнений с частными производными c логнормальными входами, параметризованных параметром $\boldsymbol{y}$ из некомпактного множества ${\mathbb R}^\infty$. Погрешность аппроксимации измеряется в норме пространства Бохнера $L_2({\mathbb R}^\infty, V, \gamma)$, где $\gamma$ – бесконечная тензорная стандартная гауссовская вероятностная мера на ${\mathbb R}^\infty$, а $V$ – энергетическое пространство. Также получены не зависящие от размерности результаты в случае, когда логнормальные входы параметризованы множеством ${\mathbb R}^M$ очень большой размерности $M$, а погрешность аппроксимации измеряется в равномерной норме пространства Бохнера $ L_\infty^{\sqrt{g}}({\mathbb R}^M, V)$ с весом $\sqrt{g_M}$, где $g_M$ – плотность распределения стандартной гауссовской вероятностной меры на ${\mathbb R}^M$.Библиография: 62 названия.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(4):38-75
pages 38-75 views

Regularization of distributions

Pavlov A.L.

Abstract

Приведены достаточные условия для построения регуляризации обобщенной функции вида $a(\sigma)f$, где $f$ – обобщенная функция, $a(\sigma)$ – бесконечно дифференцируемая функция вне замкнутого множества $N$ и имеющая степенные особенности производных на $N$. Рассмотрено применение указанных регуляризаций для конструктивного построения решений уравнения $Pu=f$, где $P(\sigma)$ – многочлен.Библиография: 14 названий.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(4):76-113
pages 76-113 views

Explicit form of fundamental solutions to certain elliptic equations and associated $B$- and $C$-capacities

Paramonov P.V., Fedorovskiy K.Y.

Abstract

Основной задачей в работе является изучение геометрических и метрических свойств $B$- и $C$-емкостей, связанных с проблемами равномерной приближаемости функций решениями однородных эллиптических уравнений второго порядка с постоянными комплексными коэффициентами на компактах евклидовых пространств. Для гармонического случая эта задача хорошо известна и глубоко исследована в классических работах по теории потенциала в первой половине прошлого века. В статье для большого класса указанных уравнений получены двусторонние оценки между соответствующими $B_+$- и $C_+$-емкостями (определяемыми потенциалами положительных мер) и гармоническими емкостями в той же размерности. Метод исследования базируется на получении простой явной формулы для фундаментальных решений рассматриваемых уравнений. Библиография: 12 названий.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(4):114-131
pages 114-131 views

Short $SL_2$-structures on simple Lie algebras

Stasenko R.O.

Abstract

В работах Э. Б. Винберга были введены и исследованы некоторые неабелевы градуировки простых алгебр Ли, а именно короткие $\mathrm{SO}_3$- и $\mathrm{SL}_3$-структуры. Мы изучаем другой их вид – короткие $\mathrm{SL}_2$-структуры. Основные результаты относятся к взаимно однозначному соответствию между такими структурами и некоторыми специальными йордановыми алгебрами.Библиография: 8 названий.
Matematicheskii Sbornik. 2023;214(4):132-180
pages 132-180 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».