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

The Cauchy problems are studied for a first-order multidimensional symmetric linear hyperbolic system of equations with variable coefficients and its singular perturbations that are second-order strongly parabolic and hyperbolic systems of equations with a small parameter τ>0 multiplying the second derivatives with respect to x and t. The existence and uniqueness of weak solutions of all three systems and τ-uniform estimates for solutions of systems with perturbations are established. Estimates for the difference of solutions of the original system and the systems with perturbations are given, including ones of order O(τα/2) in the norm of C(0,T;L2(Rn)), for an initial function w0 in the Sobolev space Hα(Rn)α=1,2, or the Nikolskii space Hα2(Rn)0<α<2α1, and under appropriate assumptions on the free term of the first-order system. For α=1/2 a wide class of discontinuous functions w0 is covered. Estimates for derivatives of any order with respect to x for solutions and of order O(τα/2) for their differences are also deduced. Applications of the results to the first-order system of gas dynamic equations linearized at a constant solution and to its perturbations, namely, the linearized second-order parabolic and hyperbolic quasi-gasdynamic systems of equations, are presented.

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

We find the convergence rates of the collocation approximation by deep ReLU neural networks of solutions to elliptic PDEs with lognormal inputs, parametrized by y">y in the noncompact set R">R. The approximation error is measured in the norm of the Bochner space L2(R,V,γ)">L2(R,V,γ), where γ">γ is the infinite tensor-product standard Gaussian probability measure on R">R and V">V is the energy space. We also obtain similar dimension-independent results in the case when the lognormal inputs are parametrized by RM">RM of very large dimension M">M, and the approximation error is measured in the gM">gM-weighted uniform norm of the Bochner space Lg(RM,V)">Lg(RM,V), where gM">gM is the density function of the standard Gaussian probability measure on RM">RM.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(4):38-75
pages 38-75 views

Regularization of distributions

Pavlov A.L.

Abstract

Sufficient conditions are presented for the construction of a regularization of a distribution in the form a(σ)f, where f is a distribution and a(σ) is an infinitely differentiable function outside a closed set N which has power-like singularities of derivatives on N. Applications of such regularizations to an effective construction of solutions of the equation Pu=f, where P(σ) is a polynomial, are considered.

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

The main aim of this paper is to study the geometric and metric properties of B">B- and C">C-capacities related to problems of uniform approximation of functions by solutions of homogeneous second-order elliptic equations with constant complex coefficients on compact subsets of Euclidean spaces. In the harmonic case this problem is well known, and it was studied in detail in the framework of classical potential theory in the first half of the 20th century. For a wide class of equations mentioned above, we obtain two-sided estimates between the corresponding B+">B+- and C+">C+-capacities (defined in terms of potentials of positive measures) and the harmonic capacity in the same dimension. Our research method is based on new simple explicit formulae obtained for the fundamental solutions of the equations under consideration.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(4):114-131
pages 114-131 views

Short $SL_2$-structures on simple Lie algebras

Stasenko R.O.

Abstract

In Vinberg's works certain non-Abelian gradings of simple Lie algebras were introduced and investigated, namely, short SO3- and SL3-structures. We investigate a different kind of these, short SL2-structures. The main results refer to the one-to-one correspondence between such structures and certain special Jordan algebras.

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».