Новости

Веб-почта

Ссылки

Карта сайта
Наука Семинары Расписание семинаров  
Понедельник, 11.12.2017
Семинар «Эварист Галуа»
18.10 ч., ауд. 5218, НГУ (новый корпус)
О. В. Брюханов, А. М. Попова
О факторизации автоморфизма целочисленного группового кольца.
Математические модели принятия решений
11.00 ч., ауд. 344, ИМ
П. Гусев
The worst-case time complexity for generating all maximal cliques and computational experiments.
Реферат статьи: Tomita, E., Tanaka, A., Takahashi, H., Theoretical Computer Science (2006).
Семинар «Теория групп»
16.20 ч., к. 417, ИМ
Е. П. Вдовин, Го Венбинь (Хэфей, Китай)
Обобщение одной теоремы Дейда.

Семинар «Избранные вопросы математического анализа»
18.10 ч., фойе конф.зала, ИМ
Хазова Ю. А. (Крымский федеральный университет им. В. И. Вернадского, Симферополь)
Динамика структур в параболической задаче с преобразованием пространственной
переменной.

Вторник, 12.12.2017
Семинар «Алгебра и логика»
16.20 ч., конф. зал, ИМ
Е. П. Вдовин, Го Венбинь (Хэфей, Китай)
Обобщение одной теоремы Дейда.

И. Ш. Калимуллин (Казань), В. Г. Пузаренко, М. Х. Файзрахманов (Казань)
Позитивные представления на $e$-степенях.
Семинар «Дискретные экстремальные задачи»
14.30 ч., к. 220, ИМ
А. Б. Хуторецкий, С. В. Бредихин, А. А. Замятин
0.5-приближённый жадный алгоритм для задачи о многих ранцах.

Аннотация:
В задаче о многих ранцах (МКР) требуется загрузить заданное множество ранцев (A) предметами из множества B максимальной суммарной полезности. В статье предложен новый 0.5-приближенный жадный алгоритм для решения этой задачи. Алгоритм использует упорядочение ранцев по неубыванию размера и два упорядочения объектов: по невозрастанию полезности и по невозрастанию отношения полезности к размеру объекта. Эти упорядочения порождают два отношения лексикографического порядка на множестве A × B. По каждому лексикографическому упорядочению алгоритм строит допустимое решение MKP, просматривая пары (a, b) ∈ A × B в соответствующем порядке и помещая объект b в ранец a, если объект еще не размещен и в ранце достаточно места. Из двух полученных решений алгоритм выбирает лучшее. Доказано, что этот алгоритм является 0.5-приближенным. Алгоритм имеет трудоемкость O(mn), где m=|A| и n=|B|. Известный 0.5-приближенный жадный алгоритм для MKP также сравнивает два эвристических решения, построенных с использованием релаксации Данцига, и имеет трудоёмкость решения задачи линейного программирования.
Среда, 13.12.2017
Семинар отдела анализа и геометрии
16.20 ч., ауд. 417, ИМ
Паненко Р. А.
Пространства Орлича на группах, многообразиях и графах (кандидатская диссертация).

Аннотация:
В выступлении будут представлены основные результаты, составляющие  содержание кандидатской работы докладчика. Работа в целом объединена тематикой N-функций  и пространств Орлича, рассматриваемых в контексте применения к дискретным и непрерывным объектам: мы рассматриваем дискретные группы, бесконечные графы и пространства форм на многообразии. Также  нас интересуют свойства Φ-лапласиана и Φ-гармонических функций. В своей работе автор опирается на идеи и конструкции, предложенные для лебеговых пространств и p-гармонических функций. В частности, устанавливается, что классы в 1-когомологиях дискретной группы представляются Φ-гармоническими функциями на некотором графе Кэли данной группы; получены некоторые условия зануления первых когомологий, а также теорема о разложении функций с конечной энергией Дирихле. Для графов мы получаем ряд дискретных аналогов классических свойств гармонических функций. Также рассмотрены свойства операторов регуляризации де Рама в случае пространств Орлича. В частности, показано, что операция регуляризации согласована со структурой LΦ-комплекса де Рама и, как следствие, устанавливается изоморфизм когомологий данного комплекса и когомологий и его подкомплекса, состоящего из гладких форм.
Четверг, 14.12.2017
 
Пятница, 15.12.2017
Общеинститутский математический семинар
15.00 ч., к. 417, ИМ
15.00–15.30
Сидоров А. В.
Олигополистические равновесия в экономике: существование, асимптотика, сравнительная статика.

Аннотация:
Проводится сравнительный анализ равновесий в отрасли в условиях монополистической конкуренции и олигополий Курно и Бертрана со свободным входом фирм. Потребительский сектор характеризуется аддитивно-сепарабельными предпочтениями. Показано, что в условиях монополистической конкуренции фирмы устанавливают цены ниже, чем олигополии, в то же время спектр разнообразия товаров выше при олигополистической конкуренции. Если же размер экономики неограниченно растет, то цены для всех типов конкуренции асимптотически сходятся к одной и той же величине, которая совпадает с совершенно конкурентной ценой лишь при определенных условиях на потребительские предпочтения.

15.40–16.10
Тараненко А. А.
О числе 1-факторов и 1-факторизаций гиперграфов.

Аннотация:

Доказано, что число 1-факторов в любом $d$-униформном гиперграфе $H$ на $n$ вершинах можно ограничить сверху с помощью перманента его матрицы смежности. В качестве следствия получена верхняя оценка на число 1-факторизаций полного гиперграфа.




Скоро

Понедельник, 18.12.2017

Математические модели принятия решений
11.00 ч., ауд. 344, ИМ
А. Кондаков
A Template-Based Adaptive Large Neighborhood Search for the Consistent Vehicle Routing Problem.
Реферат статьи:
A. Kovacs, S. Parragh, and R Hartl NETWORKS (2014).
Вторник, 19.12.2017

Семинар «Дискретные экстремальные задачи»
14.30 ч., к. 220, ИМ
Екатерина Незнахина
Эффективные алгоритмы с гарантированными оценками точности для некоторых обобщений задачи коммивояжера (кандидатская диссертация).

Аннотация:
Диссертация посвящена построению эффективных алгоритмов с гарантированными оценками точности и обоснованию полиномиально разрешимых подклассов задачи о цикловом покрытии фиксированного размера, обобщённой задачи коммивояжера и обобщённой задачи коммивояжера на сетке.


↑↑

Обьявления о семинарах
присылайте по адресу:
aelena@math.nsc.ru

  © Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
      Институт математики им. С. Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук, 2009
 
пр. ак. Коптюга, 4, 630090, г. Новосибирск, Россия
Приемная: (383) 333-28-92; Канцелярия: (383) 333-27-93
Бухгалтерия: (383) 333-09-96; Отдел кадров: (383) 333-25-93
Факс: (383) 333-25-98; e-mail: im@math.nsc.ru