Vol 22, No 1 (2017)

Articles

VOLTERRA OPERATOR INCLUSIONS IN THE THEORY OF GENERALIZED NEURAL FIELD MODELS WITH CONTROL. II

Burlakov E.O.

Abstract

We obtained conditions for solvability of Volterra operator inclusions and continuous dependence of the solutions on a parameter. These results were implemented to investigation of generalized neural field equations involving control.
Russian Universities Reports. Mathematics. 2017;22(1):7-12
pages 7-12 views

ON THE SOLVABILITY OF CONTROL SYSTEMS WITH IMPLICIT DYNAMICS AND ENDPOINT CONSTRAINTS

Zhukovskaya Z.T.

Abstract

Control systems with implicit dynamics and endpoint constraints are considered. For these systems, sufficient solvability conditions are obtained in the terms of Lipschitz and covering mappings.
Russian Universities Reports. Mathematics. 2017;22(1):13-18
pages 13-18 views

Double variational adjustment for estimation of hot structural state, consisting of elastic and plastic-rigid area

Krasnovskiy E.E., Chernyaev A.P.

Abstract

The double variational adjustment on research of stress-strain behavior of construction, made of non-homogeneous plastic-rigid but also of linear elastic material is achieved. Basing on variational principles of elasticity theory and flow theory were built functionals, having extreme features. The example of calculation is given.
Russian Universities Reports. Mathematics. 2017;22(1):19-22
pages 19-22 views

Dedetermination - method of some modeling problems’ solving

Levin V.I.

Abstract

The method of dedetermination as a new method designed to solving problem of calculation of deterministic functions with the so-called singular points where the function does not take a certain value is proposed. The aim is to describe an approach that allows for division by zero and thus exclude singular points of such functions. The proposed method is to move from problematic (from point of view of calculating) exact function to the corresponding not determined (interval) function by replacing determined function parameters by corresponding interval parameters. Due to this change the values of the function at the singular points will be well-defined interval and values. Latter allows you to solve the problem of finding the function meaning. The solution to this problem is achieved by legalization of division by zero by intervalization of calculations. It uses the principle of cutting out a neighborhood of zero in the interval being denominator of the fraction representing studied function. For the simplified by cutting out interval function the effective formulas are derived based on the main provisions of interval mathematics and make it easy to calculate the value of this function. The proposed in the article approach to the problem of calculating functions with singular points is important for all classes of systems in which the problem really exists. It is about the systems which functions have any number of specific points. Such systems exist mostly in telemetry, reliability theory and practice, humanitarian and many others areas. Features of these areas is that they do not always apply the classical methods of deterministic mathematics. This leads to search for new approaches to solving problems that arise here.
Russian Universities Reports. Mathematics. 2017;22(1):23-32
pages 23-32 views

THE MATHEMATICAL MODELING OF SOME ASPECTS OF COGNITIVE RECOGNITION OF COMPLEX OBJECTS WITH THE SPATIAL PERSPECTIVE

Runnova A.E., Zhuravlev M.O., Lopatin D.V.

Abstract

The approach and design of experimental studies on the visual perception of the spatially ambiguous objects is presented. A mathematical model of the cognitive recognition of ambiguous object (Necker cube) is developed on the basis of a combination of approaches of nonlinear dynamics and statistical evaluations. The theoretical model shows good agreement with experimental data.
Russian Universities Reports. Mathematics. 2017;22(1):33-38
pages 33-38 views

Homogeneous artificial neural network with a variable activation function of the neuron

Arzamastsev A.A., Kislyakov M.A., Zenkova N.A.

Abstract

The model of homogeneous artificial neural network (ANN) with a variable activation function of the neuron isstudied. The program is developed on Python 3. Numerical experiments for artificial neural network training using classical nonlinear programming methods (gradient, Monte Carlo, coordinate descent) on the basis of empirical data of blood tests showed that such approach can be used for the ANN-models implementation in various fields.
Russian Universities Reports. Mathematics. 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».