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

Том 42, № 2 (2018)

Article

Numerical Solution of a Semilinear Matrix Equation of the Stein Type in the Normal Case

Ikramov K., Vorontsov Y.

Аннотация

It is known that the solution of the semilinear matrix equation XAX*B = C can be reduced to solving the classical Stein equation. The normal case means that the coefficients on the left-hand side of the resulting equation are normal matrices. A technique for solving the original semilinear equation in the normal case is proposed. For equations of the order n = 3000, this allows us to cut the time of computation almost in half, compared toMatlab’s library function dlyap, which solves Stein equations in the Matlab package.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(2):51-54
pages 51-54 views

An Iterative Way of Solving the Inverse Scattering Problem for an Acoustic System of Equations in an Absorptive Layered Nonhomogeneous Medium

Baev A., Gavrilov S.

Аннотация

An algorithm is considered for solving the inverse scattering problem of seismic waves in a layered medium. The algorithm is based on solving a nonclassical ordinary differential equation with respect to an acoustic impedance, which also contains an unknown function characterizing the dissipative properties of the medium. The uniqueness of determining of these functions and the functional dependence associating them is established by solving the inverse problem of ground seismics. Results are presented from a computing experiment on applying the proposed algorithm.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(2):55-62
pages 55-62 views

A New Algorithm for Generating Tetrahedral Grids

Zhilkin A., Sychugov D.

Аннотация

A new algorithm is presented for generating tetrahedral grids for bound domains of complicated structure and form that consist of the union of several subdomains. The grids obtained using the algorithm have regularity, in that there is no tetrahedron whose vertices lie at different sides of the subdomain boundaries. The algorithm has high fast-action: the time needed to generate a grid consisting of 105−106 tetrahedrons is approximately 20–40 seconds of the work of a standard personal computer. All steps of the algorithm are described in detail, and examples of generated grids are given.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(2):63-68
pages 63-68 views

Algorithm for Constructing a Guaranteeing Program Package in a Control Problem with Incomplete Information

Strelkovskii N., Orlov S.

Аннотация

A package control problem is considered for a target set at a moment of time. The dynamic system under control is described by linear differential equations, the control area is a convex compact, and the target set is convex and closed. A version of the subsequent approximations method in extended space is proposed for constructing elements of a guaranteeing program package in the case of regular clusters.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(2):69-79
pages 69-79 views

A Coordinate-Wise Estimate of the Reachability Set of a Controlled System

Nikolskii M.

Аннотация

The problem of a coordinate-wise estimate of the reachability set for nonlinear controlled systems is considered. Estimates of this kind are useful because they allow us at least in rough form to assess the dynamic possibilities of a controlled system.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(2):80-84
pages 80-84 views

Limit Theorems for Risk Estimate in Models with Non-Gaussian Noise

Shestakov O.

Аннотация

The problem of constructing an estimate of a signal function from noisy observations, assuming that this function is uniformly Lipschitz regular, is considered. The thresholding of empirical wavelet coefficients is used to reduce the noise. As a rule, it is assumed that the noise distribution is Gaussian and the optimal parameters of thresholding are known for various classes of signal functions. In this paper a model of additive noise whose distribution belongs to a fairly wide class, is considered. The mean-square risk estimate of thresholding is analyzed. It is shown that under certain conditions, this estimate is strongly consistent and asymptotically normal.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(2):85-88
pages 85-88 views

Optimal Positioning of Service Stations

Zakharova T., Fisak А.

Аннотация

An effective new algorithm is presented for positioning service stations for calls which come from a subset of the line. The coordinate of a call is a random quantity which has a distribution density with compact support. The asymptotic second order optimality of this algorithm is found. A necessary optimality condition of positioning stations for a family of optimality criteria is also found.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(2):89-96
pages 89-96 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».