Searching for laurent solutions of truncated systems of linear differential equations with the use of EG-eliminations

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

Laurent solutions of systems of linear ordinary differential equations with the truncated power series coefficients are considered. The Laurent series in the solutions are also truncated. We use induced recurrent systems for constructing the solutions and have previously proposed an algorithm for the case when the induced system has a non-singular leading matrix. The algorithm finds the maximum possible number of terms of the series in the solutions that are invariant with respect to any prolongation of the original system. Below we present advances in extending our algorithm to the case when the leading matrix is singular using algorithm EG as an auxiliary tool. The implementation of the algorithm as a Maple procedure and examples of its usage are presented.

Full Text

Restricted Access

About the authors

А. А. Ryabenko

Federal Research Center «Computer Science and Control» of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: anna.ryabenko@gmail.com
Russian Federation, ul. Vavilova 40, Moscow, 119333

D. E. Khmelnov

Federal Research Center «Computer Science and Control» of Russian Academy of Sciences

Email: dennis_khmelnov@mail.ru
Russian Federation, ul. Vavilova 40, Moscow, 119333

References

  1. Abramov S.A., Barkatou M.A., Khmelnov D.E. On full rank differential systems with power series coefficients // J. Symbolic Comput. 2015. V. 68. P. 120–137.
  2. Abramov S.A. EG-eliminations // J. Difference Equations Appl. 1999. V. 5. P. 393–433.
  3. Абрамов С.А., Рябенко А.А., Хмельнов Д.Е. Поиск лорановых решений систем линейных дифференциальных уравнений с усеченными степенными рядами в роли коэффициентов // Программирование. 2023. № 5. С. 35–46.
  4. Абрамов С.А., Рябенко А.А., Хмельнов Д.Е. Линейные обыкновенные дифференциальные уравнения и усеченные ряды // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2019. Т. 59. № 10. С. 1706–1717.
  5. Khmelnov D.E., Ryabenko A.A. Algorithm EG as a tool for finding Laurent solutions of linear differential systems with truncated series coefficients // Компьютерная алгебра: материалы 5-й международной конференции. Москва, 26–28 июня 2023 г./ отв. ред. С.А. Абрамов, А.Б. Батхин, Л.А. Севастьянов. Москва: ИПМ им. М.В. Келдыша, 2023. C. 92–96.
  6. Maple online help. http://www.maplesoft.com/support/help/
  7. 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.
  8. 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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1

Download (75KB)
3. Fig. 2

Download (77KB)
4. Fig. 3

Download (53KB)
5. kod 1

Download (129KB)
6. kod 2

Download (16KB)
7. kod 3

Download (14KB)
8. kod 4

Download (13KB)
9. kod 5

Download (15KB)
10. kod 6

Download (67KB)
11. kod 7

Download (15KB)
12. kod 8

Download (37KB)
13. kod 9

Download (36KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

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».