Том 237 (2024)

Обложка

Весь выпуск

Статьи

О разрешимости вариационного параболического уравнения с нелокальным по времени условием на решение

Бондарев А.С., Петрова А.А., Пировских О.М.

Аннотация

В сепарабельном гильбертовом пространстве рассматривается параболическая задача с весовым интегральным условием по времени специального вида. Получены условия, при которых решение задачи обладает большей гладкостью, чем слабое решение, существование и единственность которого были доказаны ранее.

Итоги науки и техники. Современная математика и её приложения. Тематические обзоры. 2024;237:3-9
pages 3-9 views

Задача Коши с параметром, возмущенная линейным функционалом

Дрегля Сидоров Л.Д., Сидоров Н.А.

Аннотация

Рассматривается задача Коши с параметром, возмущенная линейным функционалом. При любом значении параметра задача имеет тривиальное решение. Получены необходимые и достаточные условия на значения параметра, в окрестности которых существуют нетривиальные решения в классе вещественных непрерывных функций. Указан способ построения таких решений.

Итоги науки и техники. Современная математика и её приложения. Тематические обзоры. 2024;237:10-17
pages 10-17 views

Локальные бифуркации в одной из версий модели мультипликатор-акселератор

Куликов А.Н., Куликов Д.А., Фролов Д.Г.

Аннотация

Рассматривается известная математическая модель макроэкономики «мультипликатор-акселератор» в нелинейной постановке и с учетом пространственных факторов. Изучаются два
варианта соответствующей краевой задачи. В первом из них, когда пространственная диссипация существенна уже в линейной постановке, краевая задача имеет предельные циклы, которые возникают результате бифуркаций Андронова—Хопфа. Второй вариант краевой задачи возникает, когда диссипацией в линейной постановке пренебрегают. В таком слабодиссипативном варианте
у краевой задачи существует счетный набор циклов и торов конечной размерности. Все такие инвариантные многообразия неустойчивы. Анализ задачи основан на методах теории бесконечномерных динамических систем.

Итоги науки и техники. Современная математика и её приложения. Тематические обзоры. 2024;237:18-33
pages 18-33 views

Преобразование непрерывного нечеткого сигнала линейной динамической системой

Хацкевич В.Л.

Аннотация

Разработано применение метода функции Грина при решении задачи об ограниченных решениях линейного дифференциального уравнения высокого порядка с постоянными коэффициентами и нечеткозначной правой частью. Выделен класс уравнений, обладающих положительными коэффициентами и неотрицательной функцией Грина, для которых установлены результаты о существовании и гладкости нечеткого ограниченного на всей оси решения. Показано, что в случае правой части треугольного вида, такого же вида будет и решение. Рассмотрены примеры радиотехнических цепей с нечеткими входными сигналами.

Итоги науки и техники. Современная математика и её приложения. Тематические обзоры. 2024;237:34-48
pages 34-48 views

Инварианты однородных динамических систем произвольного нечетного порядка с диссипацией. II. Системы пятого порядка

Шамолин М.В.

Аннотация

Представлены новые случаи интегрируемых однородных по части переменных динамических систем пятого порядка, в которых может быть выделена система на касательном расслоении к многообразию меньшей размерности. При этом силовое поле разделяется на внутреннее (консервативное) и внешнее, которое обладает диссипацией разного знака. Внешнее поле вводится с помощью некоторого унимодулярного преобразования и обобщает ранее рассмотренные поля. Приведены полные наборы как первых интегралов, так и инвариантных дифференциальных форм. Первая часть работы: Итоги науки и техники. Современная математика и ее приложения. Тематические обзоры. —2024. — 236. — С. 72–88.

Итоги науки и техники. Современная математика и её приложения. Тематические обзоры. 2024;237:49-75
pages 49-75 views

Обучение нейронной сети для гиперболического уравнения при помощи квазиклассического функционала

Шорохов С.Г.

Аннотация

Рассматривается задача построения функционала потерь на основе квазиклассического вариационного принципа для обучения нейронной сети, аппроксимирующей решения гиперболического уравнения. При помощи метода симметризующего оператора В. М. Шалова построен вариационный функционал краевой задачи для гиперболического уравнения второго порядка, содержащий интегралы по области краевой задачи и фрагменту ее границы, зависящие от производных первого порядка неизвестной функции. Показано, что нейронная сеть, аппроксимирующая решение рассматриваемой краевой задачи, может быть обучена с применением построенного вариационного функционала.

Итоги науки и техники. Современная математика и её приложения. Тематические обзоры. 2024;237:76-86
pages 76-86 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».