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

Vol 80, No 6 (2025)

Cover Page

Full Issue

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

Regularity of solutions to Fokker–Planck–Kolmogorov equations

Bogachev V.I., Shaposhnikov S.V.

Abstract

A survey of the regularity properties of solutions to Fokker-Planck-Kolmogorov equations of elliptic and parabolic type is presented. Conditions for the existence of the densities of solutions and some local properties of such densities, such as boundedness, continuity, Hölder continuity, and Sobolev continuity are discussed, as well as some global properties such as estimates on the whole space, high integrability, and membership in Sobolev classes in the whole space. New results on properties of solutions in the case of low regularity of coefficients are also presented.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):3-44
pages 3-44 views

Convergence of a multilayer perceptron to histogram Bayesian regression

Eliseev N.A., Perminov A.I., Turdakov D.Y.

Abstract

The problem of enhancing the interpretability and consistency of Baysesian classifier solutions in approximating the empirical data by means of a multilayer perceptron is under consideration. Histogram regression preserves transparency and statistical interpretation but is limited by memory requirements ($O(n)$) and weak scalability, while a multilayer perceptron provides a memory efficient representation ($O(1)$)and high computational efficiency in combination with limited interpretability. The focus is on a unary learning scheme, when the training sample consists of examples in the same target class and additional background points which are uniformly distributed over a compact subset of the feature space. This approach enables one to treat each class separately and implement the failure mechanism outside the data support, which enhances the model reliability. It is proposed to consider the perceptron output as a consistent analogue of the histogram class interval induced by the linearity cells of the perceptron. It is proved that under the natural assumptions of regularity and controlled growth of architecture the output function of a multilayer perseptron is consistent and equivalent to a histogram estimator. Theoretical consistency is rigorously ðroved in the case of a fixed first layer, while numerical experiments confirm the applicability of the results to models all of whose layers are trained. Thus histogram interpretation ensures the statistical verification of the consistency of perceptron approximation and addscredibility to classification solutions in the framework of a unary model.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):45-72
pages 45-72 views

Generalized chord diagrams and weight systems

Kazarian M.E., Krasil'nikov E.S., Lando S.K., Shapiro M.Z., Zaitsev M.R.

Abstract

The paper is devoted to a description of the recent progress in understanding the extension of Lie algebra weight systems to permutations. Lie algebra weight systems are functions on chord diagrams arising naturally in Vassiliev's theory of finite-type knot invariants. These functions satisfy certain linear restrictions known as Vassiliev's 4-term relations. Chord diagrams can be interpreted as fixed-point-free involutions in symmetric groups, and an extension of Lie algebra weight systems to arbitrary permutations was aimed at finding an efficient way to compute their values. We show that this extension is of interest on its own, which suggests introducing the notion of weight system on permutations. To this end we define generalized Vassiliev's relations for permutations, which reduce to conventional ones for chord diagrams. We also describe the corresponding Hopf algebra structures on spaces of permutations that match the classical Hopf algebra structure on the space of chord diagrams modulo 4-term relations. Among main results of the paper is an explicit formula for the average value of the universal $\mathfrak{gl}$-weight system on permutations. This formula implies, in particular, that this average value is a tau-function for the Kadomtsev-Petviashvili hierarchy of partial differential equations. Its proof is based on an analysis of a quantum version of the universal $\mathfrak{gl}$-weight system.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):73-136
pages 73-136 views

Accelerated Bregman gradient methods for relatively smooth and relatively Lipschitz continuous minimization problems

Savchuk O.S., Alkousa M.S., Shushko A.I., Vyguzov A.A., Stonyakin F.S., Pasechnyuk D.A., Gasnikov A.V.

Abstract

We propose some accelerated methods for solving optimization problems under the condition of relatively smooth and relatively Lipschitz continuous functions with inexact oracle. We consider the problem of minimizing a convex, differentiable, and relatively smooth function relative to a reference convex function. The first proposed method is based on a similar triangles method with inexact oracle, which uses a special triangular scaling property of the Bregman divergence used. The other proposed methods are non-adaptive and adaptive (tuning to the relative smoothness parameter) accelerated Bregman proximal gradient methods with inexact oracle. These methods are universal in the sense that they apply not only to relatively smooth but also to relatively Lipschitz continuous optimization problems. We also introduce an adaptive intermediate Bregman method, which interpolates between slower but more robust non-accelerated algorithms and faster but less robust accelerated algorithms. We conclude the paper with the results of numerical experiments demonstrating the advantages of the proposed algorithms for the Poisson inverse problem.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):137-172
pages 137-172 views

SHORT MESSAGES

Central limit theorem for the determinantal point process with the confluent hypergeometric kernel

Gorbunov S.M.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):173-174
pages 173-174 views

Positive cone of random measures

Bufetov A.I.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):175-176
pages 175-176 views

Topology of 4-manifolds admitting non-singular Morse–Smale flows with saddle orbits of equal Morse indices

Galkin V.D., Pochinka O.V.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):177-178
pages 177-178 views

Rationality of smooth Fano threefolds via Mirror Symmetry

Lee S., Przyjalkowski V.V.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):179-180
pages 179-180 views

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

On the inverse problem of flow matching in the one-dimensional and Gaussian cases

Korotin A.A., Pammer G.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):181-183
pages 181-183 views

Giant component of truncated scale-free graphs: theory and applications to creation of datasets

Turdakov D.Y., Avetisyan A.I.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):184-186
pages 184-186 views

Securing deep classification models against OOD inputs and evasion attacs

Lukianov K.S., Yaskov P.A.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):187-190
pages 187-190 views

Defending against Byzantine attacks by trust-based weighting of agents

Molodtsov G.L., Medyakov D.O., Skorik S.N., Khachaturov N., Tigranyan S.T., Aletov V.I., Avetisyan A.A., Takáč M., Beznosikov A.N.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):191-194
pages 191-194 views

Mathematical Life

Valentin Aleksandrovich Skvortsov (on his 90th birthday)

Dyachenko M.I., Kashin B.S., Lukashenko T.P., Plotnikov M.G., Solodov A.P., Kholshchevnikova N.N.
Uspekhi Matematicheskikh Nauk. 2025;80(6):195-197
pages 195-197 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».