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

Том 40, № 4 (2016)

Article

On the convergence of the Dirichlet grid problem with a singularity for a singularly perturbed convection–diffusion equation

Ershova T.

Аннотация

The Dirichlet problem for a singulary perturbed convection–diffusion equation in a rectangle when a discontinuity at the flow exit the first derivative of the boundary condition gives rise to an inner layer for the solution. On piecewise-uniform Shishkin grids that condense near regular and characteristic layers, the solution obtained using the classical five-point difference scheme with a directed difference is shown to converge with respect to the small parameter to solve the original problem in the grid norm Lh almost with the first order. This theoretical result is confirmed via numerical analysis.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(4):147-154
pages 147-154 views

Influence of Gibbs phenomenon on the mutual coherence in sparse representations

Krylov A., Umnov A.

Аннотация

The influence of ringing effect (which is based on the Gibbs phenomenon) on the mutual coherence in sparse representation approach is considered. It is shown that for random vectors, the ringing effect increases the average mutual coherence. Numerical results that demonstrate that the mutual coherence behaves identically for real images are given. It is also shown how the ringing effect affects the sparsity of representations (which is closely related to the mutual coherence).

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(4):155-160
pages 155-160 views

On the limiting distribution of order statistics in random size sampling

Pagurova V.

Аннотация

The asymptotic distribution of maximum and intermediate order statistics constructed via random size sampling is considered.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(4):161-164
pages 161-164 views

Theoretical game analysis of position auctions according to the Vickrey–Clarke–Groves mechanism with two-stage ranking

Blinov N.

Аннотация

Different types of position auctions are considered. A position auction is a mechanism for the allocation of advertising space in search engine results to a user-defined query. Advertisers make bids they are willing to pay the search engine for a click to their website. The search engine determines whose advertisements will get to the page and in what position, based on the bids of all the advertisers. Different types of such auctions are discussed using the example of the Yandex search engine based on the Vickrey–Clarke–Grovesmechanism. The main result is a formalization of the concept of an auction with two-stage ranking and its balance test.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(4):165-170
pages 165-170 views

Modeling futures price dynamics on the RTS and MICEX indices

Golembiovsky D., Denisov D., Petrovykh A.

Аннотация

Reasons for the substantial differences of historical and theoretical futures prices on RTS and MICEX indices are investigated. A model is proposed that considers the observed differences for the modeling of futures prices within the risk assessment of a portfolio of derivatives using the Monte Carlo method.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(4):171-178
pages 171-178 views

Machine learning methods for analyzing user behavior when accessing text data in information security problems

Mashechkin I., Petrovskii M., Tsarev D.

Аннотация

A new method for detecting user access to irrelevant documents based on estimating the document text membership in typical subject areas of the analyzed user is proposed. The typical subject areas are formed using subject area modeling implemented via orthonormal nonnegative matrix factorization. An experimental study with real corporate correspondence formed from an Enron data set demonstrates the high classification accuracy of the proposed method, compared to traditional approaches.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(4):179-184
pages 179-184 views

Investigating and predicting the perceptibility protect of channel mismatch in stereoscopic video

Vatolin D., Lavrushkin S.

Аннотация

The degree of visual discomfort caused by watching stereoscopic scenes with channel mismatch is investigated and predicted. A scene with channel order mismatch is one in which the right and left views are swapped. A way of finding channelmismatch is used to analyze 105 3D films; the scenes found in this analysis are used for experimental study of the visual discomfort caused by channelmismatch. The experimental results are used to construct samplingwith a reference pattern. This sampling is used to learn different regression analysis algorithms, and the bestway of predicting visual discomfort caused by channel mismatch is chosen.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2016;40(4):185-191
pages 185-191 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».