Vol 63, No 1 (2023)

Рассматривается вещественный многочлен от двух переменных. Его разложения вблизи нулевой критической точки начинаются с формы третьей степени. Находятся его простейшие формы, к которым приводится этот многочлен с помощью обратимых вещественных локальных аналитических замен координат. Сначала для кубической формы с помощью линейных замен координат получены нормальные формы. Их оказалось три. Затем для полного многочлена получены три нелинейные нормальные формы. Предложено упрощение вычисления нормальной формы. Рассмотрен содержательный пример. Библ. 14. Фиг. 7.

Рассматривается способ суммирования рядов, который сводится к решению некоторых линейных функциональных уравнений. Частичные суммы любого числового ряда удовлетворяют очевидному разностному уравнению. Это уравнение преобразуется в функциональное уравнение на интервале [0, 1] для непрерывного аргумента. Далее это уравнение либо решается явно (с точностью до произвольной константы), либо вычисляется асимптотическое разложение решения в нуле. Сумма исходного ряда определяется однозначно как константа, которая необходима для согласования асимптотического разложения решения с частичными суммами исходного ряда. Понятие предела не участвует в данной вычислительной схеме, что позволяет суммировать также расходящиеся ряды. Библ. 16. Фиг. 1.

Анализируется структура полиномиальных решений ключевого уравнения Госпера, возникающего в задачах символьного суммирования. Дан метод быстрого нахождения входящих в решение множителей высокой степени. Показано, что в случаях, когда уравнению соответствует суммируемый нерациональный гипергеометрический терм, алгоритм Госпера можно ускорить, убрав несущественную зависимость времени его работы от величины дисперсии рационального сертификата. Библ. 10.

Сравниваются разные подходы к вычислению градиента сложной функции многих переменных, такие как использование точных, аналитически выведенных формул; использование формул, полученных с помощью методологии быстрого автоматического дифференцирования; использование стандартных программных пакетов, реализующих идеи методологии быстрого автоматического дифференцирования. Сравнение подходов осуществляется на примере сложной функции, представляющей энергию системы атомов, потенциал взаимодействия которых – потенциал Терсоффа. В качестве критерия сравнения используется компьютерное время, необходимое для вычисления градиента функции. Результаты показывают превосходство методологии быстрого автоматического дифференцирования по сравнению с подходом, использующим аналитические формулы. Стандартные пакеты вычисляют градиент функции примерно за то же время, что и при использовании формул методологии быстрого автоматического дифференцирования. Библ. 15. Фиг. 1. Табл. 5.

Ранее авторами были предложены алгоритмы, которые позволяют находить экспоненциально-логарифмические решения линейных обыкновенных дифференциальных уравнений с коэффициентами в виде таких степенных рядов, для которых известны только начальные члены. В решение входит конечное число степенных рядов и для них вычисляется максимально возможное число членов. Теперь к этим алгоритмам добавляется опция подтверждения того, что без дополнительной информации об уравнении невозможно получить большее число членов этих рядов: строится контрпример к предположению о возможности получения однозначно определенных дополнительных членов. В предыдущих работах авторами предлагались такого рода подтверждения для случаев лорановых и регулярных решений. Библ. 23.

Рассматривается второй член иерархии четвертого уравнения Пенлеве. Доказана сходимость некоторых степенных асимптотических разложений в окрестности нуля. Найдены новые семейства степенных асимптотических разложений. Вычисления проводятся с использованием пакета компьютерной алгебры. Дана ссылка на код, который может быть использован для вычисления порядка Жевре формального разложения решения дифференциального уравнения второго порядка в пакете символьных вычислений. Библ. 12. Фиг. 6.

Исследуются две задачи Коши для нелинейных соболевских уравнений: \(\frac{{{{\partial }^{2}}}}{{\partial {{t}^{2}}}}\frac{{{{\partial }^{2}}u}}{{\partial x_{3}^{2}}} + \Delta u = {{\left| u \right|}^{q}}\) и \(\frac{{{{\partial }^{2}}}}{{\partial {{t}^{2}}}}{{\Delta }_{ \bot }}u + \Delta u = {{\left| u \right|}^{q}}.\) Найдены условия, при которых существуют слабые обобщенные локальные во времени решения задач Коши, а также происходит разрушение слабых решений этих же задач Коши. Библ. 15.

Методы компьютерной алгебры применяются для определения равновесных ориентаций системы двух тел, соединенных сферическим шарниром, движущихся в центральном ньютоновом силовом поле по круговой орбите под действием гравитационного момента. Главное внимание уделяется изучению равновесных ориентаций связки двух тел в плоскости круговой орбиты. С применением символьного дифференцирования были получены дифференциальные уравнения движения в форме уравнений Лагранжа II рода. Предложен метод преобразования системы тригонометрических уравнений, определяющих равновесия, в систему алгебраических уравнений, которая, в свою очередь, путем вычисления результанта была сведена к одному алгебраическому уравнению 12 степени от одной неизвестной. Корни полученного алгебраического уравнения определяют равновесные ориентации связки двух тел в плоскости круговой орбиты. Проведена символьная факторизация полученного алгебраического уравнения на три полиномиальных множителя, каждый из которых задает определенный класс равновесных конфигураций. Классификация областей с равным числом положений равновесия выполнялась с использованием алгебраических методов построения дискриминантной гиперповерхности. Уравнения дискриминантной гиперповерхности, которая определяет границы областей с равным числом положений равновесия в пространстве параметров задачи, были получены с использованием символьных вычислений определителя матрицы результанта. Число положений равновесия системы двух тел в зависимости от параметров определялось путем численного анализа действительных корней полученных алгебраических уравнений.Библ. 16. Фиг. 2.

Изучаются возможности определения структуры порт-гамильтоновых систем, соответствующих описывающим задачи механики системам обыкновенных дифференциальных уравнений по переменным без “определенной природы”. Предложенный алгоритм решает эту задачу в два этапа. Сначала с помощью методов машинного обучения восстанавливается структура связей системы, таким образом строится граф, характеризующийся выделенными подсистемами и взаимодействиями между ними. Затем этот граф дополняется построенными гамильтоновыми структурами каждой подсистемы, а также соответствующими портами. Описанный второй этап основывается на результатах из симплектической и пуассоновой геометрии, которые мы вкратце изложим. А конкретные решения строятся с использованием методов компьютерной алгебры и символьных вычислений. Представленный алгоритм позволяет расширить область применения порт-гамильтонова формализма до произвольных обыкновенных дифференциальных уравнений, потенциально вводя тем самым новое понятие нормальных форм обыкновенных дифференциальных уравнений. Библ. 18. Фиг. 1.