Все выпуски

Рассматривается система реакции-диффузии с кубической нелинейностью, которая является бесконечномерным аналогом классической системы Рэлея и частным случаем системы Фитцью-Нагумо. Предполагается, что пространственная переменная изменяется на отрезке, на концах которого заданы однородные краевые условия Неймана. Известно, что в данном случае в системе Рэлея с диффузией существует пространственно-однородный автоколебательный режим, совпадающий с предельным циклом классической системы Рэлея. В настоящей работе показано существование счетного множества критических значений управляющего параметра, при которых возникают пространственно-неоднородные автоколебательные и стационарные режимы. Данные режимы устойчивы относительно возмущений, принадлежащих некоторым бесконечномерным инвариантным подпространствам системы, но неустойчивы во всем фазовом пространстве. Это свойство объясняет, почему в результате численных экспериментов при некоторых значениях параметра различным начальным условиям соответствуют нулевое, периодическое по времени или стационарное решение. Асимптотика вторичных решений построена методом Ляпунова-Шмидта. Явно найдены первые члены разложения, проанализированы формулы для общего члена асимптотики. Показано, что на инвариантных подпространствах происходит мягкая потеря устойчивости нулевого равновесия. Эволюция вторичных режимов при увеличении значений надкритичности исследована численно. Установлено, что с ростом значений надкритичности вторичные автоколебательные режимы постепенно сменяются стационарными. Амплитуда стационарных решений растет по мере увеличения надкритичности, а профиль асимптотически стремится к профилю меандра.

We consider a reaction-diffusion system with a cubic nonlinear term, which is a special case of the Fitzhugh-Nagumo system and an infinite-dimensional version of the classical Rayleigh system. We assume that the spatial variable belongs to an interval, supplemented with Neumann boundary conditions. It is well-known that in that specific case there exists a spatially-homogeneous oscillatory regime, which coincides with the time-periodic solution of the classical Rayleigh system. We show that there exists a countable set of critical values of the control parameter, where each critical value corresponds to the branching of new spatially-inhomogeneous auto-oscillatory or stationary regimes. These regimes are stable with respect to small perturbations from some infinite-dimensional invariant subspaces of the system under study. This, in particular, explains the convergence of numerical solution to zero, periodic or stationary solution, which is observed for some specific initial conditions and control parameter values. We construct the asymptotics for branching solutions by using Lyapunov-Schmidt reduction. We find explicitly the first terms of asymptotic expansions and study the formulas for general terms of asymptotics. It is shown that a soft loss of stability occurs in invariant subspaces. We study numerically the evolution of secondary regimes due to the increase of control parameter values and observe that the secondary periodic solutions are transformed into stationary ones as the control parameter value increases. Next, the amplitude of stationary solutions continues to grow and the solution asymptotically converges to the square wave regime.

После статьи Молодцова [Molodtsov D. Soft set theory — First results // Computers and Mathematics with Applications. 1999. Vol. 37. No. 4-5. P. 19-31.] теория мягких множеств начала стремительно развиваться. Несколько авторов ввели различные операции, отношения, результаты и т.д., а также другие аспекты в теории мягких множеств и гибридных структур некорректно, несмотря на их широкое применение в математике и смежных областях. В своей работе [Molodtsov D.A. Equivalence and correct operations for soft sets // International Robotics and Automation Journal. 2018. Vol. 4. No. 1. P. 18-21.], Молодцов, отец теории мягких множеств, указал на несколько неверных результатов и понятий. Молодцов [Молодцов Д.А. Структура мягких множеств // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2017. Т. 12. Вып. 1. С. 5-18.] также заявил, что понятие мягкого множества не везде было полностью понято и использовано. В связи с этим важно пересмотреть причуды этих представлений и дать формальное изложение понятия эквивалентности мягкого множества. Молодцов уже исследовал многие корректные операции над мягкими множествами. Мы используем некоторые понятия и результаты Молодцова [Молодцов Д.А. Структура мягких множеств // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2017. Т. 12. Вып. 1. С. 5-18.] для создания матричных представлений, а также связанных с ними операций над мягкими множествами, и для количественной оценки сходства между двумя мягкими множествами.

After the paper of Molodtsov [Molodtsov D. Soft set theory — First results, Computers and Mathematics with Applications, 1999, vol. 37, no. 4-5, pp. 19-31.] first appeared, soft set theory grew at a breakneck pace. Several authors have introduced various operations, relations, results, etc. as well as other aspects in soft set theory and hybrid structures incorrectly, despite their widespread use in mathematics and allied areas. In his paper [Molodtsov D.A. Equivalence and correct operations for soft sets, International Robotics and Automation Journal, 2018, vol. 4, no. 1, pp. 18-21.], Molodtsov, the father of soft set theory, pointed out several wrong results and notions. Molodtsov [Molodtsov D.A. Structure of soft sets, Nechetkie Sistemy i Myagkie Vychisleniya, 2017, vol. 12, no. 1, pp. 5-18.] also stated that the concept of soft set had not been fully understood and used everywhere. As a result, it is important to revisit the quirks of those conceptions and provide a formal account of the notion of soft set equivalency. Molodtsov already explored many correct operations on soft sets. We use some notions and results of Molodtsov [Molodtsov D.A. Structure of soft sets, Nechetkie Sistemy i Myagkie Vychisleniya, 2017, vol. 12, no. 1, pp. 5-18.] to create matrix representations as well as related operations of soft sets, and to quantify the similarity between two soft sets.

Теория мягких множеств — это новая область математики, которая имеет дело с неопределенностями. Приложения теории мягких множеств широко распространены в различных областях науки и социальных наук, таких как принятие решений, информатика, распознавание образов, искусственный интеллект и т.д. Важность мягких теоретико-множественных версий математического анализа ощущается в нескольких областях информатики. В этой статье предлагаются некоторые концепции мягкого градиента функции и мягкого интеграла, аналога криволинейного интеграла в классическом анализе. Установлены основные свойства мягких градиентов. Найдено необходимое и достаточное условие, при котором множество может быть подмножеством мягкого градиента некоторой функции. Доказано включение мягкого градиента в мягкий интеграл. Установлены полуаддитивность и положительная однородность мягкого интеграла. Получены оценки мягкого интеграла и размера его отрезка. Полуаддитивность относительно верхнего предела интегрирования доказана. Кроме того, эта статья расширяет теоретические развитие мягкого рационального криволинейного интеграла и связанных областей для повышения функциональности с точки зрения вычислительных систем.

Soft set theory is a new area of mathematics that deals with uncertainties. Applications of soft set theory are widely spread in various areas of science and social science viz. decision making, computer science, pattern recognition, artificial intelligence, etc. The importance of soft set-theoretical versions of mathematical analysis has been felt in several areas of computer science. This paper suggests some concepts of a soft gradient of a function and a soft integral, an analogue of a line integral in classical analysis. The fundamental properties of soft gradients are established. A necessary and sufficient condition is found so that a set can be a subset of the soft gradient of some function. The inclusion of a soft gradient in a soft integral is proved. Semi-additivity and positive uniformity of a soft integral are established. Estimates are obtained for a soft integral and the size of its segment. Semi-additivity with respect to the upper limit of integration is proved. Moreover, this paper enriches the theoretical development of a soft rational line integral and associated areas for better functionality in terms of computing systems.