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

Vol 214, No 11 (2023)

Cover Page

Full Issue

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

Random walks conditioned to stay nonnegative and branching processes in nonfavorable random environment

Vatutin V.A., Dong C., Dyakonova E.E.

Abstract

Let {Sn,n0} be a random walk with increments that belong (without centering) to the domain of attraction of an alpha-stable law, that is, there exists a process {Yt,t0} such that Snt/an  Ytt0, as n for some scaling constants an. Assuming that S0=o(an) and Snφ(n)=o(an), we prove several conditional limit theorems for the distribution of the random variable Snm given that m=o(n) and min0knSk0. These theorems supplement the assertions established by Caravenna and Chaumont in 2013. Our results are used to study the population size of a critical branching process evolving in an unfavourable environment.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(11):3-36
pages 3-36 views

Entropy solution for equation with a measure valued potential in hyperbolic space

Vildanova V.F., Mukminov F.K.

Abstract

We consider the Dirichlet problem in the hyperbolic space for a nonlinear elliptic equation of the second order with singular measure-valued potential. The assumptions on the structure of the equation are stated in terms of a generalized N-function. It is shown that this problem has an entropy solution.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(11):37-62
pages 37-62 views

Dense weakly lacunary subsystems in orthogonal systems and the maximal partial sum operator

Limonova I.V.

Abstract

It is shown that any finite orthogonal system of functions whose norms in Lp are bounded by 1, where p>2, has a sufficiently dense subsystem with lacunarity property in the Orlicz space. The norm of the maximal partial sum operator for this subsystem has a better estimate than it is guaranteed by the classical Menshov-Rademacher theorem for general orthogonal systems.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(11):63-88
pages 63-88 views

Characters of classical groups, Schur-type functions, and discrete splines

Olshanski G.I.

Abstract

We study a spectral problem related to finite-dimensional characters of the groups Sp(2N)SO(2N+1) and SO(2N), which form the classical series CB and D, respectively. Irreducible characters of these three series are given by N-variate symmetric polynomials. The spectral problem in question consists in the decomposition of characters after their restriction to subgroups of the same type but smaller rank K<N. The main result of the paper is the derivation of explicit determinantal formulae for the coefficients of the expansion.
In fact, first we compute these coefficients in greater generality — for the multivariate symmetric Jacobi polynomials depending on two continuous parameters. Next, we show that the formulae are drastically simplified in the three special cases of Jacobi polynomials corresponding to characters of the series CB and D. In particular, we show that then these coefficients are given by piecewise polynomial functions. This is where a link with discrete splines arises.
For characters of the series A (that is, of the unitary groups U(N)) similar results were obtained previously by Borodin and this author [5], and then reproved by Petrov [39] by another method. The case of symplectic and orthogonal characters is more intricate.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(11):89-132
pages 89-132 views

On the number of independent and $k$-dominating sets in graphs with average vertex degree at most $k$

Taletskii D.S.

Abstract

The following conjecture is formulated: if the average vertex degree in a graph is not greater than a positive integer k1, then the number of k-dominating sets in this graph does not exceed the number of its independent sets, and these numbers are equal to each other if and only if the graph is k-regular. This conjecture is proved for k{1,2}.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(11):133-156
pages 133-156 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».