Том 22, № 1 (2017)

Обложка

Статьи

ОПЕРАТОРНЫЕ ВКЛЮЧЕНИЯ ВОЛЬТЕРРЫ В ОБОБЩЕННЫХ МОДЕЛЯХ НЕЙРОПОЛЕЙ С УПРАВЛЕНИЕМ. II

Burlakov E.O.

Аннотация

Получены условия разрешимости операторных включений Вольтерры и непрерывной зависимости решений от параметра. Результаты применены к исследованию обобщенных моделей нейрополей с управлением.
Вестник российских университетов. Математика. 2017;22(1):7-12
pages 7-12 views

О РАЗРЕШИМОСТИ УПРАВЛЯЕМЫХ СИСТЕМ С НЕЯВНОЙ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ СВЯЗЬЮ И КРАЕВЫМИ ОГРАНИЧЕНИЯМИ

Жуковская З.Т.

Аннотация

Рассмотрены управляемые системы с неявной дифференциальной связью и краевыми ограничениями. В терминах накрывающих и липшицевых отображений получены достаточные условия существования решений.
Вестник российских университетов. Математика. 2017;22(1):13-18
pages 13-18 views

Двойственная вариационная формулировка задачи по нахождению термонапряженного состояния конструкции, состоящей из упругой и жестко-пластической областей

Красновский Е.Е., Черняев А.П.

Аннотация

Получена двойственная вариационная формулировка задачи по исследованию напряженно-деформированного состояния конструкции, изготовленной как из неоднородных жестко-пластических, так и из линейно упругих материалов. На основе вариационных принципов теории упругости и теории течения построены функционалы, обладающие экстремальными свойствами. Приведен пример расчета.
Вестник российских университетов. Математика. 2017;22(1):19-22
pages 19-22 views

Раздетерминизация - метод решения некоторых задач моделирования

Левин В.И.

Аннотация

Предложен новый метод - раздетерминизация, предназначенный для решения проблемы вычисления детерминированных функций, имеющих т. н. особые точки, где у функции не существует определенного значения. Целью статьи является описание подхода, позволяющего осуществлять деление на нуль и тем самым исключать особые точки функций. Предложенный метод заключается в переходе от проблематичной, с точки зрения вычисления, детерминированной функции к соответствующей недетерминированной, а именно, интервальной функции, путем замены детерминированных параметров функции соответствующими интервальными параметрами. Благодаря замене значения функции в особых точках становятся интервальными и вполне определенными значениями. Последнее и позволяет решить проблему вычисления функции. Решение указанной проблемы достигается легализацией деления на нуль путем интервализации вычислений. При этом используется принцип вырезания окрестности нуля из интервала, являющегося делителем интервальной дроби, представляющей исследуемую функцию. Для упрощенной путем вырезания интервальной функции выведены рабочие формулы, основанные на основных положениях интервальной математики и позволяющие легко искать значения данной функции. Предложенный в статье подход к решению проблемы вычисления функций с особыми точками имеет важное значение для всех классов прикладных систем, в которых эта проблема реально существует. Речь идет здесь о тех системах, функции-характеристики которых имеют некоторое число особых точек. Подобные системы встречаются чаще всего в телеметрии, теории и практике надежности, гуманитарной сфере и ряде других областей. Особенности этих областей в том, что в них не всегда применимы классические методы детерминистской математики. Это побуждает искать новые подходы к решению возникающих здесь задач.
Вестник российских университетов. Математика. 2017;22(1):23-32
pages 23-32 views

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕКОТОРЫХ АСПЕКТОВ КОГНИТИВНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ С ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ПЕРСПЕКТИВОЙ

Руннова А.Е., Журавлев М.О., Лопатин Д.В.

Аннотация

Описаны подходы и дизайн экспериментальных работ по исследованию визуального восприятия человеком пространственно неоднозначных объектов. На базе комбинации подхода нелинейной динамики и статистической физики разработана математическая модель когнитивного распознавания неоднозначного объекта - куба Неккера. Теоретическая модель демонстрирует хорошее соответствие экспериментальным данным.
Вестник российских университетов. Математика. 2017;22(1):33-38
pages 33-38 views

ГОМОГЕННАЯ ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ С ИЗМЕНЯЮЩЕЙСЯ АКТИВАЦИОННОЙ ФУНКЦИЕЙ НЕЙРОНА

Арзамасцев А.А., Кисляков М.А., Зенкова Н.А.

Аннотация

Исследована модель гомогенной искусственной нейронной сети (ИНС) с изменяющейся активационной функцией нейрона. Программа реализована на языке Python 3. Проведенные вычислительные эксперименты по обучению искусственной нейронной сети с использованием классических методов нелинейного программирования (градиентного, Монте-Карло, покоординатного спуска) на основе эмпирических данных по анализам крови показали перспективность такого подхода для реализации ИНС-моделей в различных областях.
Вестник российских университетов. Математика. 2017;22(1):39-44
pages 39-44 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».