Поиск

Выпуск
Название
Авторы
Том 57, № 1 (2017)
Improving an estimate of the convergence rate of the seidel method by selecting the optimal order of equations in the system of linear algebraic equations
Borzykh A.
PDF
(Eng)
Том 56, № 11 (2016)
Convergence of a family of solutions to a Fujita-type equation in domains with cavities
Pikulin S.
PDF
(Eng)
Том 58, № 12 (2018)
Extragradient Method for Correction of Inconsistent Linear Programming Problems
Artem’eva L., Vasil’ev F., Potapov M.
PDF
(Eng)
Том 58, № 7 (2018)
Development and Application of the Fourier Method for the Numerical Solution of Ito Stochastic Differential Equations
Kuznetsov D.
PDF
(Eng)
Том 57, № 4 (2017)
On the holomorphic regularization of singularly perturbed systems of differential equations
Kachalov V.
PDF
(Eng)
Том 56, № 10 (2016)
Difference method for solving a nonlocal boundary value problem for a degenerating third-order pseudo-parabolic equation with variable coefficients
Beshtokov M.
PDF
(Eng)
Том 56, № 2 (2016)
Numerical method for a quadratic minimization problem with an ellipsoidal constraint and an a priori estimate for the solution norm
Dryazhenkov A., Potapov M.
PDF
(Eng)
Том 58, № 12 (2018)
Feedback Synthesis for a Terminal Control Problem
Antipin A., Khoroshilova E.
PDF
(Eng)
Том 57, № 12 (2017)
Differential and Difference Boundary Value Problem for Loaded Third-Order Pseudo-Parabolic Differential Equations and Difference Methods for Their Numerical Solution
Beshtokov M.
PDF
(Eng)
Том 57, № 4 (2017)
Approximations to time-optimal boundary controls for weak generalized solutions of the wave equation
Ivanov D., Potapov M.
PDF
(Eng)
Том 56, № 10 (2016)
Convergence of the gradient projection method and Newton’s method as applied to optimization problems constrained by intersection of a spherical surface and a convex closed set
Chernyaev Y.
PDF
(Eng)
Том 56, № 2 (2016)
Addition to the Aitken method for the extrapolation of the limit of slowly convergent sequences
Bakulin V., Inflianskas V.
PDF
(Eng)
Том 59, № 10 (2019)
Simple Efficient Hybridization of Classic Global Optimization and Genetic Algorithms for Multiobjective Optimization
Ryabikov A., Lotov A.
PDF
(Eng)
Том 58, № 3 (2018)
On the Parameter-Uniform Convergence of Exponential Spline Interpolation in the Presence of a Boundary Layer
Blatov I., Zadorin A., Kitaeva E.
PDF
(Eng)
Том 57, № 10 (2017)
The varying piecewise interpolation solution of the Cauchy problem for ordinary differential equations with iterative refinement
Dzhanunts G., Romm Y.
PDF
(Eng)
Том 57, № 2 (2017)
Approximate methods for equations of incompressible fluid
Galkin V., Dubovik A., Epifanov A.
PDF
(Eng)
Том 56, № 8 (2016)
Hausdorff methods for approximating the convex Edgeworth–Pareto hull in integer problems with monotone objectives
Pospelov A.
PDF
(Eng)
Том 56, № 1 (2016)
Locally one-dimensional schemes for the diffusion equation with a fractional time derivative in an arbitrary domain
Bazzaev A., Shkhanukov-Lafishev M.
PDF
(Eng)
Том 59, № 8 (2019)
A Comparative Analysis of Efficiency of Using the Legendre Polynomials and Trigonometric Functions for the Numerical Solution of Ito Stochastic Differential Equations
Kuznetsov D.
PDF
(Eng)
Том 58, № 3 (2018)
Newton’s Method for Minimizing a Convex Twice Differentiable Function on a Preconvex Set
Zabotin V., Chernyaev Y.
PDF
(Eng)
Том 57, № 10 (2017)
Iterative algorithm for minimizing a convex function at the intersection of a spherical surface and a convex compact set
Chernyaev Y.
PDF
(Eng)
Том 57, № 1 (2017)
On the convergence of difference schemes for fractional differential equations with Robin boundary conditions
Bazzaev A., Shkhanukov-Lafishev M.
PDF
(Eng)
Том 56, № 5 (2016)
Efficiency of the estimate refinement method for polyhedral approximation of multidimensional balls
Kamenev G.
PDF
(Eng)
Том 59, № 7 (2019)
Numerical Algorithm for Minimizing a Convex Function on the Intersection of a Smooth Surface and a Convex Compact Set
Chernyaev Y.
PDF
(Eng)
Том 58, № 2 (2018)
Some Continuous Methods for Solving Quasi-Variational Inequalities
Mijajlović N., Jaćimović M.
PDF
(Eng)
1 - 25 из 41 результатов 1 2 > >> 
Подсказки:
  • Ключевые слова чувствительны к регистру
  • Английские предлоги и союзы игнорируются
  • По умолчанию поиск проводится по всем ключевым словам (агенс AND экспериенцер)
  • Используйте OR для поиска того или иного термина, напр. образование OR обучение
  • Используйте скобки для создания сложных фраз, напр. архив ((журналов OR конференций) NOT диссертаций)
  • Для поиска точной фразы используйте кавычки, напр. "научные исследования"
  • Исключайте слово при помощи знака - (дефис) или оператора NOT; напр. конкурс -красоты или же конкурс NOT красоты
  • Используйте * в качестве версификатора, напр. научн* охватит слова "научный", "научные" и т.д.

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».