Open Access Open Access  Restricted Access Access granted  Restricted Access Subscription Access

Vol 214, No 3 (2023)

Cover Page

Full Issue

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Solving strongly convex-concave composite saddle point problems with a small dimension of one of the variables

Alkousa M.S., Gasnikov A.V., Gladin E.L., Kuruzov I.A., Pasechnyuk D.A., Stonyakin F.S.

Abstract

Algorithmic methods are developed that guarantee efficient complexity estimates for strongly convex-concave saddle-point problems in the case when one group of variables has a high dimension, while another has a rather low dimension (up to 100). These methods are based on reducing problems of this type to the minimization (maximization) problem for a convex (concave) functional with respect to one of the variables such that an approximate value of the gradient at an arbitrary point can be obtained with the required accuracy using an auxiliary optimization subproblem with respect to the other variable. It is proposed to use the ellipsoid method and Vaidya's method for low-dimensional problems and accelerated gradient methods with inexact information about the gradient or subgradient for high-dimensional problems. In the case when one group of variables, ranging over a hypercube, has a very low dimension (up to five), another proposed approach to strongly convex-concave saddle-point problems is rather efficient. This approach is based on a new version of a multidimensional analogue of Nesterov's method on a square (the multidimensional dichotomy method) with the possibility to use inexact values of the gradient of the objective functional.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):3-53
pages 3-53 views

Topological analysis of the pseudo-Euclidean Euler top for special values of parameters

Altuev M.K., Kibkalo V.A.

Abstract

An analogue of the Euler top is considered for a pseudo-Euclidean space is under consideration. In the cases when the geometric integral or area integral vanishes the bifurcation diagrams of the moment map are constructed and the homeomorphism class of each leaf of the Liouville foliation is determined. For each arc of the bifurcation diagram, for one of the two possible cases of the mutual arrangement of the moments of inertia, the types of singularities in the preimage of a small neighbourhood of this arc (analogues of Fomenko 3-atoms) are determined, and for nonsingular isoenergy and isointegral surfaces an invariant of rough Liouville equivalence (an analogue of a rough molecule) is constructed. The pseudo-Euclidean Euler system turns out to have noncompact noncritical bifurcations.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):54-70
pages 54-70 views

Diophantine exponents of lattices and growth of multidimensional analogues of partial quotients

Bigushev E.R., German O.N.

Abstract

 A three-dimensional analogue of the connection between the exponent of the irrationality of a real number and the growth of the partial quotients of its expansion in a simple continued fraction is investigated. As a multidimensional generalization of continued fractions, Klein polyhedra are considered.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):71-84
pages 71-84 views

Geometric progression stabilizer in common metric

Bogatyi S.A.

Abstract

So-called normalized metrics are considered on the set of elements of a geometric progression. A full description of normalized metrics with maximal stabilizer, which is the group of integer degrees of the common ratio of the progression, is presented. Previously, it was known that this group is the stabilizer for the minimal normalized metric (inherited from the real line) and the maximal normalized metric (an intrinsic metric all paths in which pass through zero). The stabilizer of a metric space is understood as the set of positive numbers such that multiplying the metric by this number produces a metric space lying at a finite Gromov-Hausdorff distance from the original space.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):85-105
pages 85-105 views

Degeneration of a graph describing conformal structure

Bogatyrev A.B.

Abstract

We consider the cell decomposition of the moduli space of real genus 2">2 curves with marked point on the unique real oval. The cells are enumerated by certain graphs, whose weights describe the complex structure on the curve. We show that the collapse of an edge in a graph results in a root-like singularity of the natural map from the weights on graphs to the moduli space of curves.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):106-119
pages 106-119 views

On a class of interpolation inequalities on the 2D sphere

Zelik S.V., Ilyin A.A.

Abstract

We prove estimates for the Lp">Lp-norms of systems of functions and divergence-free vector functions that are orthonormal in the Sobolev space H1">H1 on the 2D sphere. As a corollary, order sharp constants for the embedding H1Lq">H1Lqq<">q<, are obtained in the Gagliardo-Nirenberg interpolation inequalities.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):120-134
pages 120-134 views

Bernstein–Szegö inequality for Riesz derivative of trigonometric polynomials in the spaces $L_p$, $0\le p\le\infty$, with the classical value of the best constant

Leont'eva A.O.

Abstract

The Bernstein-Szegő inequality for the Weyl derivative of real order α0">α0 of trigonometric polynomials of degree n">n is considered. The aim is to find values of the parameters for which the sharp constant in this inequality is equal to nα">nα (the classical value) in all Lp">Lp-spaces, 0p">0p. The set of all such α">α is described for some important particular cases of the Weyl-Szegő derivative, namely, for the Riesz derivative and for the conjugate Riesz derivative, for all nN">nN.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):135-152
pages 135-152 views

An elementary approach to local combinatorial formulae for the Euler class of a PL spherical fiber bundle

Panina G.Y.

Abstract

We present an elementary approach to local combinatorial formulae for the Euler class of a fibre-oriented triangulated spherical fibre bundle. This approach is based on sections averaging technique and very basic knowledge of simplicial (co)homology theory. Our formulae are close relatives of those due to Mnëv.

Matematicheskii Sbornik. 2023;214(3):153-168
pages 153-168 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».