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

Том 40, № 2 (2016)

Article

A finite rational algorithm that verifies the diagonalizability of a square matrix by congruence

Ikramov K.

Аннотация

Let A be a square matrix of order n whose entries are rational or rational Gaussian numbers. A method is described that verifies the possibility of diagonalizing A by means of congruence and uses a finite number of arithmetic (and, in the complex case, conjugation) operations.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(2):53-56
pages 53-56 views

On stationarity conditions in an optimal control problem with a simple contact with the phase boundary

Dmitruk A., Samylovskii I.

Аннотация

A certain class of optimal control problems with a one-dimensional phase constraint is considered. When a trajectory contacts the phase boundary on an interval, we employ a special procedure (two-stage variation) to obtain optimality conditions in the Gamkrelidze form and then in the Dubovitskii–Milyutin form, including the sign definiteness property measure density and its jumps at junction points.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(2):57-64
pages 57-64 views

Confidence prediction of the mean values of multiple observations

Belov A.

Аннотация

The confidence prediction of the mean value ofmultiple responses in a linear multivariate normal regression model is considered. In order to solve it, confidence intervals of the mean value of multiple responses and its predicted value are obtained. They are numerically modeled and analyzed in comparison with known analogues for regression and individual response.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(2):65-70
pages 65-70 views

Combining endogenous and exogenous variables in a special case of non-parametric time series forecasting model

Motrenko A., Rudakov K., Strijov V.

Аннотация

We address a problem of increasing quality of forecasting time series by taking into account the information about exogenous time series. We aim to improve a non-parametric forecasting algorithm that minimizes the convolution of a histogram of time series with the loss function. We propose to adjust the histogram, using mixtures of conditional histograms as a less sparse alternative to multidimensional histogram and in some cases demonstrate the decrease of loss compared to the basic forecasting algorithm. To the extent of our knowledge, such approach to combining endogenous and exogenous time series is original and has not been proposed yet. The suggested method is illustrated with the data from the Russian Railways.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(2):71-78
pages 71-78 views

On the outcome of false images of linear k-valued functions for composite numbers k when the number of variables increases

Voronenko A.

Аннотация

The problem of constructing discrete functions such that parts of their value sets determine (generate) arbitrary linear functions is considered. A case in which k is a prime number was considered earlier by the author. It is proved that the existence of such partial functions wshen the number of independent variables is no less then two implies they exists for any arbitrary greater number of independent variables. Upper estimates linear with respect to the number of independent variables are proved for the size of the domain of universal functions. The existence of two-variable universal functions is proved for sufficiently large k.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(2):79-82
pages 79-82 views

On the existence of provably secure cloud computing systems

Varnovsky N., Zakharov V., Shokurov A.

Аннотация

We study a formal model of cloud computing systems with auxiliary cryptoservers. Assuming an existence of a secure threshold somewhat homomorphic public key cryptosystem we show how to build a cloud computing system secure in this model.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(2):83-88
pages 83-88 views

Contribution from the accuracy of phoneme recognition to the quality of automatic recognition of Russian speech

Karpukhin I.

Аннотация

The dependence of the quality of automatic recognition of Russian speech on the accuracy of feature descriptions and their distribution model is considered. A list of eight phonemes is given whose accuracy of recognition makes the greatest contribution to the quality of speech recognition.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(2):89-95
pages 89-95 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».