Успехи математических наук

Рецензируемый научный журнал 

Главный редактор

  • Козлов Валерий Васильевич, академик РАН, доктор физико-математических наук, профессор

Издатель

  • Математический институт им. В.А. Стеклова Российской академии наук

Учредители 

  • МИАН (Математический институт имени В. А. Стеклова Российской академии наук)
  • РАН (Российская академия наук)

О журнале

Периодичность

Журнал выходит 6 раз в год.

Индексация

  • Российский Индекс Научного Цитирования (РИНЦ) на базе Российской Научной электронной библиотеки (elibrary.ru)
  • Math-Net.Ru
  • MathSciNet
  • zbMATH
  • Google Scholar,
  • Ulrich's Periodicals Directory
  • WorldCat
  • Scopus
  • Web of Science
  • CrossRef

Свидетельство о регистрации ПИ № ФС 77 - 69578 от 02.05.2017.

Цели и задачи

Журнал "Успехи математических наук" публикует обзорные статьи по наиболее актуальным разделам математики, краткие сообщения Московского математического общества и информацию о математической жизни в стране и за рубежом. Предназначается для научных работников, преподавателей, аспирантов и студентов старших курсов.

Основной сайт журнала: https://www.mathnet.ru/rm 

Переводная версия

Архив английской версии доступен по адресу: https://www.mathnet.ru/eng/umn.

Текущий выпуск

Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

Том 80, № 5 (2025)

Весь выпуск

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков
Многомерные гамильтоновы системы: неинтегрируемость и диффузия
Козлов В.В.
Аннотация
Рассматриваются гамильтоновы системы дифференциальных уравнений, мало отличающиеся от вполне интегрируемых. Если такая система интегрируемая, то переменные действие не могут сильно изменяться и поэтому никакой диффузии нет. Таким образом, неинтегрируемое поведение гамильтоновой системы и наличие диффузии медленных переменных тесно связаны друг с другом. Этот круг вопросов обсуждается для одного класса гамильтоновых систем, на примере которых рассматривается новый механизм диффузии, отличный от “стандартного” механизма переходных цепочек. Он связан с разрушением большого числа инвариантных торов невозмущённой задачи с почти резонансным набором частот. Формальная сторона этого явления опирается на условия неограниченности интегралов условно периодических функций времени с нулевым средним значением.
Библиография: 43 названия.
Успехи математических наук. 2025;80(5):3-22
pages 3-22 views
Brief introduction in greedy approximation
Темляков В.Н.
Аннотация
Sparse approximation is important in many applications because of the concise form of an approximant and good accuracy guarantees. The theory of compressed sensing, which proved to be very useful in the image processing and data sciences, is based on the concept of sparsity. A fundamental issue of sparse approximation is the problem of the construction of efficient algorithms, which provide good approximation. It turns out that greedy algorithms with respect to dictionaries are very good from this point of view. They are simple in implementation, and there are well-developed theoretical guarantees of their efficiency. This survey/tutorial paper contains a brief description of different kinds of greedy algorithms and results on their convergence and rate of convergence. Also, in Sections 14 and 15 we give some typical proofs of convergence and rate of convergence results for important greedy algorithms and in Section 16 we list some open problems.
Успехи математических наук. 2025;80(5):23-104
pages 23-104 views
О спектре случайных матриц Грама большой размерности в условиях частичной зависимости
Яськов П.А.
Аннотация
Предложена единая теория, позволяющая получать универсальные предельные спектральные распределения для случайных матриц Грама большой размерности и связанных с ними матричных моделей в условиях частичной зависимости.
Библиография: 77 названий.
Успехи математических наук. 2025;80(5):105-174
pages 105-174 views
Реваз Валерианович Гамкрелидзе
Аваков Е.Р., Аграчев А.А., Асеев С.М., Гиоргадзе Г.К., Давыдов А.А., Зеликин М.И., Козлов В.В., Локуциевский Л.В., Никольский М.С., Овчинников А.В., Осипов Ю.С., Сарычев А.В., Сачков Ю.Л., Трещев Д.В.
Успехи математических наук. 2025;80(5):175-178
pages 175-178 views

КРАТКИЕ СООБЩЕНИЯ

pages 179-180 views
Замены переменной для функций классов Соболева на метрических пространствах с мерой
Водопьянов С.К., Сбоев Д.А.
Успехи математических наук. 2025;80(5):181-182
pages 181-182 views
A Lax representation and integrability of homogeneous exact magnetic flows on spheres in all dimensions
Драгович В.И., Гайич Б., Йованович Б.
Успехи математических наук. 2025;80(5):183-184
pages 183-184 views
pages 185-186 views
pages 187-188 views
The nonlinear Perron–Frobenius stability problem for cubic stocharic matrices
Сабуров М.Х., Сабуров Х.Х.
Успехи математических наук. 2025;80(5):189-190
pages 189-190 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».