Заседания семинаров
Подвигин И. В.
Оценки скоростей сходимости в эргодической теореме Биркгофа (докторская диссертация).
Аннотация
Рассматриваются два подхода к определению скорости сходимости в эргодической теореме Биркгофа и результаты об оценках этих скоростей. В рамках первого, поточечного, подхода обсуждаются вопросы о максимально возможной скорости, о существовании одинаковой оценки для п. в. точек, вопрос об оптимальной оценке и о существовании степенных оценок. В рамках второго подхода, связанного с большими уклонениями, рассматривается вопрос об эквивалентности скорости убывания больших уклонений биркгофовых сумм и скорости сходимости в теореме Биркгофа для ограниченных функций, а также обсуждаются результаты о получении оценок больших уклонений и корреляций с помощью аппроксимации функций.А. И. Кожанов (ИМ СО РАН, Новосибирск)
Обобщенная задача Стеклова — Самарского — Ионкина для нестационарных дифференциальных уравнений.
Аннотация
Изучается разрешимость в пространствах Соболева задачи, впервые предложенной В. А. Стекловым в 1897 году. Доказываются теоремы существования и единственности регулярных решений.А. А. Добрынин
Новый рёберно 4-критический граф Кёстера.
Панкратова И. А. (Томск)
О некоторых теоретико-числовых задачах в криптографии.
И. А. Давыдов
Обзор главы Bilevel Linear Optimization Under Uncertainty, Johanna Burtscheidt and Matthias Claus
из книги:
Bilevel Optimization Advances and Next Challenges
Stephan Dempe Alain Zemkoho.
П. П. Соколов
Квандловые инварианты виртуальных узлов.
Е. И. Хлестова
Реферат статьи:
T. S. Millar
Persistently finite theories with hyperarithmetic models.
Н. В. Перцев, К. К. Логинов, В. А. Топчий
(Институт математики им. С. Л. Соболева СО РАН, Омский филиал) Стохастическое моделирование и обработка данных по динамике распространения Ковид-19 инфекции.
Аннотация
Доклад посвящен стохастическому моделированию процесса распространения эпидемии Ковид-19 среди населения некоторого региона. Спецификой модели является целочисленность переменных, описывающих численности различных когорт населения региона, и учет длительностей пребывания индивидуумов в различных стадиях заболевания с помощью распределений, отличных от экспоненциального. Модель строится на основе случайного процесса, выраженного в терминах численности различных когорт населения и семейств уникальных типов индивидуумов, отражающих моменты поступления индивидуумов в ту или иную когорту и длительности пребывания индивидуумов в когортах. Для проведения вычислительных экспериментов с моделью применяется метод Монте-Карло. Для подбора значений параметров модели использованы оценки ряда параметров из статей по тематике Ковид-19. Кроме того,калибровка модели опирается на опубликованные данные по Новосибирской области, отражающие показатель серопревалентности населения за три периода времени 2020 года. Представлены результаты вычислительного эксперимента по оценке эффективности вакцинации населения. Разработка модели и обработка данных проводилась совместно с сотрудниками Сеченовского университета А. Н. Лукашевым и Ю. А. Вакуленко в рамках гранта РФФИ № 20-04-60157.
В Институте математики СО РАН проходят около 30 семинаров по разным направлениям математики.
На наших семинарах выступают с докладами не только научные сотрудники института, но и приглашенные докладчики со всего мира.
Семинары проводятся как очно, так и на онлайн-платформах: Zoom, Google Meet, YouTube, Jitsi.
