Результаты поиска по 'обыкновенные дифференциальные уравнения':
Найдено статей: 47
  1. Яковенко Г.Н.
    Причины нелинейности: глобальность и некоммутативность
    Компьютерные исследования и моделирование, 2009, т. 1, № 4, с. 355-358

    Динамический процесс моделируется обыкновенными дифференциальными уравнениями. Если у неавтономной системы обыкновенных дифференциальных уравнений в некоторой области существует общее решение, то неавтономной заменой переменных система максимально упрощается: правые части - нули. У автономной системы обыкновенных дифференциальных уравнений в окрестности неособой точки правая часть выпрямляется. Рассмотрен случай сепарабельной системы: в правой части линейная комбинация автономных векторных полей, коэффициенты - функции независимой переменной. Если поля коммутируют, то они общей заменой переменных выпрямляются.

    Yakovenko G.N.
    Reasons for nonlinearity: globality and noncommutativity
    Computer Research and Modeling, 2009, v. 1, no. 4, pp. 355-358

    A dynamic process modeled by ordinary differential equations is considered. If a nonautonomous system of ordinary differential equations has a general solution in a certain area, than the system can be simplified by nonautonomous substitution of variables: right parts turn to zeroes. Right parts of an autonomous system of ordinary differential equations in the neighborhood of nonsingular points can be linearized. A separable system where the right part contains linear combination of autonomous vector fields and factors are functions of independent variable is considered. If the fields commute than they can be linearized by general substitution of variables.

    Views (last year): 3.
  2. Малинецкий Г.Г., Фаллер Д.С.
    Переход к хаосу в системах «реакция–диффузия». Простейшие модели
    Компьютерные исследования и моделирование, 2014, т. 6, № 1, с. 3-12

    В работе рассматривается появление хаотических аттракторов в системе трех обыкновенных дифференциальных уравнений, возникающих в теории систем «реакция–диффузия». Исследуются динамика соответствующих одномерных и двумерных отображений и ляпуновские показатели возникающих аттракторов. Показано, что переход к хаосу происходит по нетрадиционному сценарию, связанному с многократным рождением и исчезновением хаотических режимов, который ранее был изучен для одномерных отображений с острой вершиной и квадратичным минимумом. С помощью численного анализа были исследованы характерные особенности системы: наличие областей бистабильности и гиперболичности, кризис хаотических аттракторов.

    Malinetsky G.G., Faller D.S.
    Transition to chaos in the «reaction–diffusion» systems. The simplest models
    Computer Research and Modeling, 2014, v. 6, no. 1, pp. 3-12

    The article discusses the emergence of chaotic attractors in the system of three ordinary differential equations arising in the theory of «reaction-diffusion» systems. The dynamics of the corresponding one- and two-dimensional maps and Lyapunov exponents of such attractors are studied. It is shown that the transition to chaos is in accordance with a non-traditional scenario of repeated birth and disappearance of chaotic regimes, which had been previously studied for one-dimensional maps with a sharp apex and a quadratic minimum. Some characteristic features of the system — zones of bistability and hyperbolicity, the crisis of chaotic attractors — are studied by means of numerical analysis.

    Views (last year): 6. Citations: 1 (RSCI).
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2017, т. 9, № 3, с. 357-359
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2017, v. 9, no. 3, pp. 357-359
    Views (last year): 3.
  4. Лобанов А.И.
    Научные и педагогические школы Александра Сергеевича Холодова
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 5, с. 561-579

    В развитии науки важную роль играют научные школы — объединения исследователей, связанные общей проблемой, идеями и методами, используемыми для решения проблемы. Научные школы формируются вокруг лидера и объединяющей идеи.

    За время научной деятельности академика А. С. Холодова вокруг него сформировалось несколько научных школ. В обзоре делается попытка представить основные научные направления, вокруг которых сформировались яркие коллективы с общими системами взглядов и подходами к исследованиям. В обзоре отмечается эта общая основа. Во-первых, это развитие группы численных методов для решения систем дифференциальных уравнений в частных производных гиперболического типа — сеточно-характеристические методы. Во-вторых, описание численных методов в пространствах неопределенных коэф- фициентов. Этот подход развивался как для всех типов уравнений в частных производных, так и для обыкновенных дифференциальных уравнений.

    На основе предложенных А. С. Холодовым численных подходов сложились научные коллективы, работающие в разных предметных областях. Это математическое моделирование динамики плазмы, динамики деформируемого твердого тела, некоторых задач биологии, биофизики, медицинской физики и биомеханики. Сравнительно новые направления — решение задач на графах (процессы транспортировки электроэнергии, моделирование транспортных потоков на дорожной сети и т. д.).

    В обзоре делается попытка отследить деятельность научных школ от момента их зарождения до настоящего времени, проследить связь работ А. С. Холодова с работами его учеников и коллег. Полный обзор деятельности всех научных школ, сформировавшихся вокруг Александра Сергеевча, невозможен ввиду огромного количества и разнообразия научных результатов.

    Делается также попытка связать деятельность научных школ с появлением научно-образовательной школы в Московском физико-техническом институте.

    Lobanov A.I.
    Scientific and pedagogical schools founded by A. S. Kholodov
    Computer Research and Modeling, 2018, v. 10, no. 5, pp. 561-579

    In the science development an important role the scientific schools are played. This schools are the associations of researchers connected by the common problem, the ideas and the methods used for problems solution. Usually Scientific schools are formed around the leader and the uniting idea.

    The several sciences schools were created around academician A. S. Kholodov during his scientific and pedagogical activity.

    This review tries to present the main scientific directions in which the bright science collectives with the common frames of reference and approaches to researches were created. In the review this common base is marked out. First, this is development of the group of numerical methods for hyperbolic type systems of partial derivatives differential equations solution — grid and characteristic methods. Secondly, the description of different numerical methods in the undetermined coefficients spaces. This approach developed for all types of partial equations and for ordinary differential equations.

    On the basis of A. S. Kholodov’s numerical approaches the research teams working in different subject domains are formed. The fields of interests are including mathematical modeling of the plasma dynamics, deformable solid body dynamics, some problems of biology, biophysics, medical physics and biomechanics. The new field of interest includes solving problem on graphs (such as processes of the electric power transportation, modeling of the traffic flows on a road network etc).

    There is the attempt in the present review analyzed the activity of scientific schools from the moment of their origin so far, to trace the connection of A. S. Kholodov’s works with his colleagues and followers works. The complete overview of all the scientific schools created around A. S. Kholodov is impossible due to the huge amount and a variety of the scientific results.

    The attempt to connect scientific schools activity with the advent of scientific and educational school in Moscow Institute of Physics and Technology also becomes.

    Views (last year): 42.
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 2, с. 201-203
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2019, v. 11, no. 2, pp. 201-203
    Views (last year): 29.
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 4, с. 689-692
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2020, v. 12, no. 4, pp. 689-692
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 1, с. 5-8
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2020, v. 12, no. 1, pp. 5-8
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 3, с. 471-473
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2020, v. 12, no. 3, pp. 471-473
  9. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 1, с. 5-8
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2021, v. 13, no. 1, pp. 5-8
  10. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 5, с. 879-881
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2021, v. 13, no. 5, pp. 879-881
Pages: next last »

Indexed in Scopus

Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU

The journal is included in the Russian Science Citation Index

The journal is included in the RSCI

International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"