Searching for Laurent Solutions of Systems of Linear Differential Equations with Truncated Power Series in the Role of Coefficients

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Systems of linear ordinary differential equations with the coefficients in the form of infinite formal power series are considered. The series are represented in a truncated form, with the truncation degree being different for different coefficients. Induced recurrent systems and literal designations for unspecified coefficients of the series are used as a tool for studying such systems. An algorithm for constructing Laurent solutions of the system is proposed for the case where the determinant of the leading matrix of the induced system is not zero and does not contain literals. The series included in the solutions are still truncated. The algorithm finds the maximum possible number of terms of the series that are invariant with respect to any prolongations of the truncated coefficients of the original system. The implementation of the algorithm as a Maple procedure and examples of its usage are presented.

About the authors

S. A. Abramov

Federal Research Center “Computer Science and Control,” Russian Academy of Scienc

Author for correspondence.
Email: sergeyabramov@mail.ru
Russia, Moscow

A. A. Ryabenko

Federal Research Center “Computer Science and Control,” Russian Academy of Scienc

Author for correspondence.
Email: anna.ryabenko@gmail.com
Russia, Moscow

D. E. Khmelnov

Federal Research Center “Computer Science and Control,” Russian Academy of Scienc

Author for correspondence.
Email: dennis_khmelnov@mail.ru
Russia, Moscow

References

  1. Abramov S.A., Barkatou M.A., Khmelnov D.E. On full rank differential systems with power series coefficients // J. of Symbolic Computation. 2015. V. 68. P. 120–137.
  2. Абрамов С.А., Хмельнов Д.Е. Регулярные решения линейных дифференциальных систем с коэффициентами в виде степенных рядов // Программирование. 2014. № 2. С. 75–85.
  3. Рябенко А.А. Экспоненциально-логарифмические решения линейных дифференциальных систем с коэффициентами в виде степенных рядов // Программирование. 2015. № 2. С. 54–62.
  4. Абрамов С.А., Рябенко А.А., Хмельнов Д.Е. Линейные обыкновенные дифференциальные уравнения и усеченные ряды // Ж. выч. мат. и мат. физ. 2019. Т. 59. № 10. С. 66–77.
  5. Абрамов С.А., Рябенко А.А., Хмельнов Д.Е. Регулярные решения линейных обыкновенных дифференциальных уравнений и усеченные ряды // Ж. выч. мат. и мат. физ. 2020. Т. 60. № 1. С. 4–17.
  6. Абрамов С.А., Рябенко А.А., Хмельнов Д.Е. Усеченные ряды и формальные экспоненциально-логарифмические решения линейных обыкновенных дифференциальных уравнений// Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2020. Т. 60. № 10. С. 1664–1675.
  7. Abramov S.A., Barkatou M.A., Pfluegel E. Higher-order linear differential systems with truncated coefficients // In Proc. of CASC’2011, 2011. P. 10–24.
  8. Abramov S.A., Barkatou M.A. On Strongly Non-Singular Polynomial Matrices // In: Schneider C., Zima E. (eds) Advances in Computer Algebra. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. 2018. V. 226. P. 1–17.
  9. Абрамов С.А., Рябенко А.А., Хмельнов Д.Е. Процедуры поиска лорановых и регулярных решений линейных дифференциальных уравнений с усеченными степенными рядами в роли коэффициентов // Труды ИСП РАН. 2019. Т. 31. № 5. С. 233–248.
  10. Maple online help // http://www.maplesoft.com/support/help/
  11. Abramov S., Khmelnov D., Ryabenko A. Truncated and infinite power series in the role of coefficients of linear ordinary differential equations // Proc. CASC’2020. Lecture Notes in Computer Science. 2020. V. 12291. P. 63–76.
  12. Abramov S., Khmelnov D., Ryabenko A. The TruncatedSeries Package for Solving Linear Ordinary Differential Equations Having Truncated Series Coefficients// In: Maple in Mathematics Education and Research, Springer Nature Switzerland. 2021. P. 19–33.
  13. Абрамов С.А., Рябенко А.А., Хмельнов Д.Е. Процедуры поиска усеченных решений линейных дифференциальных уравнений с бесконечными и усеченными степенными рядами в роли коэффициентов// Программирование. 2021. № 2. С. 56–65.
  14. Абрамов С.А., Рябенко А.А., Хмельнов Д.Е. Процедуры поиска локальных решений линейных дифференциальных систем с бесконечными степенными рядами в роли коэффициентов // Программирование. 2016. № 2. С. 75–86.
  15. Abramov S. EG-eliminations. J. of Difference Equations and Applications. 1999. V. 5. P. 393–433.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (39KB)
3.

Download (68KB)
4.

Download (30KB)
5.

Download (71KB)

Copyright (c) 2023 С.А. Абрамов, А.А. Рябенко, Д.Е. Хмельнов

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».