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

Том 41, № 4 (2017)

Article

Numerical solution of Sylvester matrix equations with normal coefficients

Ikramov K., Vorontsov Y.

Аннотация

Algorithms of the Bartels–Stewart type for the numerical solution of Sylvester matrix equations of modest size are modified for the case where the linear operators associated with these equations are normal. The superiority of the modified algorithms over the original ones is illustrated by numerical results.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2017;41(4):153-156
pages 153-156 views

On the boundary-value problem for a mixed-type equation: Asymptotic analysis and an effective numerical algorithm

Kapustina T.

Аннотация

A singularly perturbed boundary-value problem for an equation of mixed ellipticparabolic type is considered. The first part of this work is devoted to an asymptotic study of the solution to the problem. Modification of the boundary function method for mixed-type equations with small parameters at the highest derivatives is used. The second part is devoted to creating a numerical method that considers the structure of the solution for small parameter values. The idea of an approximate factorization of an elliptic operator into the product of two parabolic operators is employed. An effective numerical algorithm based on an asymptotic representation of the solution is developed.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2017;41(4):157-164
pages 157-164 views

Account for the nonlocal effect in light scattering by plasmonic nanoparticles in the hybrid scheme of the discrete sources method

Eremin Y., Lopushenko I.

Аннотация

A three dimensional problem of plane wave diffraction on a plasmonic nanoparticle is considered, with account for the nonlocal effect. A solution is constructed on the basis of a modified computational scheme of the discrete sources method. A numerical study of the nonlocal effect influence on the scattering properties of spherical nanoparticles upon their deformation is conducted.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2017;41(4):165-172
pages 165-172 views

A numerical way of solving the inverse problem for the wave equation in a medium with local inhomogeneity

Golovina S., Zakharov E.

Аннотация

The inverse problem of determining the boundary of local inhomogeneity for measuring a field in a bounded receivers location domain in a three-dimensional medium is considered for the wave equation. The problem 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. 2017;41(4):173-178
pages 173-178 views

An efficient numerical method for a mathematical model of a transport of coagulating particles

Zagidullin R., Smirnov A., Matveev S., Tyrtyshnikov E.

Аннотация

A new computational algorithm based on a fast way of computing integral operators describing the coagulation process is proposed for a mathematical model of coagulating particles. Using this algorithm, the computational complexity of each timestep of an explicit difference scheme can be substantially reduced. For each step, the complexity of execution is reduced from O(NM2) arithmetic operations to O(NMRlnM), where N is the number of mesh points along the physical coordinates of particles, M is the number of mesh points in a grid corresponding to sizes of coagulating particles, and R is the rank of a matrix corresponding to the values of the function of a coagulation kernel at mesh points. Using this approach, computations can be greatly accelerated, provided that kernel rank R is small.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2017;41(4):179-186
pages 179-186 views

Minimax mean-square thresholding risk in models with non-Gaussian noise distribution

Shestakov O.

Аннотация

The problem of nonparametric estimation of a signal function from noisy observations by thresholding its wavelet coefficients is considered. The orders of mean-square risk and asymptotically optimal thresholds under general assumptions on the noise distribution are calculated.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2017;41(4):187-192
pages 187-192 views

Complexity of function systems over a finite field in the class of polarized polynomial forms

Selezneva S., Gordeev M.

Аннотация

The Shannon complexity of a function system over a q-element finite field which contains m functions of n variables in the class of polarized polynomial forms is exactly evaluated: LqPPF (n,m) = qn for all n ≥ 1, m ≥ 2, and all possible odd q. It has previously been known that L2PPF (n,m) = 2n and L3PPF (n,m) = 3n for all n ≥ 1 and m ≥ 2.

Moscow University Computational Mathematics and Cybernetics. 2017;41(4):193-198
pages 193-198 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».