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

Том 42, № 3 (2018)

Article

Calculating the Isotropic Subspace of a Symmetric Quasi-Definite Matrix

Ikramov K.

Аннотация

Solutions to the sesquilinear matrix equation X*DX + AX + X*B + C = 0, where all matrices are of size n × n, are put in correspondence with n-dimensional neutral (or isotropic) subspaces of the associated matrix M of order 2n. A way of constructing such subspaces is proposed for when M is a symmetric quasi-definite matrix of the (n, n) type.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(3):97-99
pages 97-99 views

A Numerical Way of Determining the Boundaries of a System of Bodies in a Three-Dimensional Medium by Means of Integral Equations

Golovina S., Zakharov E.

Аннотация

The propagation of acoustic waves in a three-dimensional medium with several local inhomogeneities of different shapes is analyzed. Solving the inverse problem of determining boundaries of local inhomogeneities from measurements of a field in a bounded receivers location domain is reduced to a system of integral equations. An iteration approach to solving the inverse problem is proposed, and the results from numerical experiments are presented.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(3):100-104
pages 100-104 views

Equilibrium Integral Equations with Kurtosian Kernels in Spaces of Various Dimensions

Nikitin A., Nikolaev M.

Аннотация

Integral equations emerging in a model of stationary biological communities such that their kernels have variable coefficients of excess (kurtosian kernels)are investigated. The dependence of the first and second spatial moment on the dimension of the environment is considered. A fast-computation algorithm for the multi-dimensional nonlinear convolution is considered. The existence of a radial solution is proved.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(3):105-113
pages 105-113 views

Modeling a Simultaneous Confidence Band of the Mean Value of Multiple Responses with a Rectangular Domain for Predictors

Belov A.

Аннотация

The problem is considered of modeling simultaneous confidence intervals for the mean values of multiple responses in a linear multivariate normal regression model with predictor variables defined in intervals. To solve it, a numerical way of calculating the critical value that determines the simultaneous confidence interval of a given level is used. Simultaneous confidence intervals are numerically modelled and analyzed by comparison for regression, the mean value of multiple responses, and individual observation.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(3):114-118
pages 114-118 views

Discipline-Priority Queuing Systems without Serving Interruptions

Bergovin A., Ushakov V.

Аннотация

A one-channel queuing system with r types of requirements, relative priority, and random-intensity Poissonian input flow is studied. The current intensity value is taken at the beginning of the time reckoned for the arrival of the next requirement. Successive values of the flow intensity form a Markov chain of a special kind. A nonstationary distribution of the vector of lengths is found for queues of requirements of different types.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(3):119-125
pages 119-125 views

Specific Features of Finite Mixtures of Normal Distributions

Goncharenko M., Zakharova T.

Аннотация

Properties of finite mixtures of normal distributions are considered. Their behavioral similarities and differences relative to normal distributions are studied. A practical application of finite mixtures of normal distributions for the simulating the noise of neurophysiological signals is described. It is shown that the Aitken estimate can be used for the source amplitudes in the considered model.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(3):126-132
pages 126-132 views

Evolution of Replicator Systems: A Mathematical Model

Drozhzhin S., Bratus’ A.

Аннотация

Variations in elements of a replicator system are considered with the aim of increasing the adaptiveness mean value (mean fitness). To solve this problem, we propose an algorithm such that it is reduced to a linear programming problem at each step. An example of the algorithm’s action is provided.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(3):133-137
pages 133-137 views

On the Complexity and Depth of Embedded in Boolean Cube Circuits That Implement Boolean Functions

Lozhkin S., Dovgalyuk E., Sadovnikov O.

Аннотация

A class of circuits of functional elements over the standard basis of the conjunction, disjunction, and negation elements is considered. For each circuit Σ in this class, its depth D(Σ) and dimension R(Σ) equal to the minimum dimension of the Boolean cube allowing isomorphic embedding Σ are defined. It is established that for n = 1, 2,… and an arbitrary Boolean function f of n variables there exists a circuit Σf for implementing this function such that Rf) ⩽ n − log2 log2n + O(1) and Df) ⩽ 2n − 2 log2 log2n + O(1). It is proved that for n = 1, 2,… almost all functions of n variables allow implementation by circuits of the considered type, whose depth and dimension differ from the minimum values of these parameters (for all equivalent circuits) by no more than a constant and asymptotically no more than by a factor of 2, respectively.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2018;42(3):138-144
pages 138-144 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».