Глобальный поиск Единое окно поиска по РИД и запросам

Системы нелинейных уравнений, обратные задачи и компьютерная алгебра (РНФ-98/КФ-1000)

Название НИОКТР Системы нелинейных уравнений, обратные задачи и компьютерная алгебра (РНФ-98/КФ-1000)
Аннотация Актуальность проекта определяется необходимостью исследования систем нелинейных уравнений, возникающих при описании нелинейных процессов в различных областях знания, таких как теоретическая физика, химическая кинетика, молекулярная биология. В частности, при изучении кинетики химических превращений композитов на основе горных пород Красноярского края. С системами нелинейных уравнений тесно связаны исследования коэффициентных обратных задач диффузии и фильтрации. Такие задачи возникают в математических моделях, описывающих теплопроводность в композитных материалах, теплообмен в металлургических печах, взаимодействие водорода с различными твердыми материалами, диффузию химических веществ внутри реактора, ионно-звуковых волн в ненамагниченной плазме, при моделировании тепловых и диффузионных процессов в цветной металлургии. Научная новизна связана с тем, что для нелинейных уравнений в литературе известны лишь отдельные примеры символьных алгоритмов исследования их свойств. Теоретическая и практическая ценность запланированных результатов заключается в возможности применения предлагаемого в данном проекте подхода к актуальным задачам, возникающим в различных приложениях. Научная значимость предлагаемого проекта связана с разработкой и программной реализацией (в системе компьютерной алгебры Maple) алгоритма исключения неизвестных из систем нелинейных уравнений, состоящих из голоморфных функций многих комплексных переменных. Научная значимость предлагаемого проекта также связана с разработкой методов для качественного и численного анализа математических моделей термокинетики процессов горения и катализа. В рамках проекта будут построены алгоритмы и дана их компьютерная реализация (в системе компьютерной алгебры Maple) для нахождения вычетных интегралов и формул, связывающих вычетные интегралы и степенные суммы корней нелинейных систем различного вида; исследование нулей системы голоморфных функций; нахождение сумм тройных числовых рядов, ранее не известных; исследование дзета-функции корней некоторого класса целых функций и получение функционального соотношения для данного случая корней; исследование неклассических задач для уравнений эллиптического и соболевского типа, в том числе задач с нестационарными граничными данными; разработка комплексов программ для получаемых теоретических результатов и оформление свидетельств о государственной регистрации программы для ЭВМ.
Доступ к ОКОГУ исполнителя False
Количество связанных РИД 0
Количество завершенных ИКРБС 0
Сумма бюджета 3000.0
Дата начала 2025-04-30
Дата окончания 2026-12-31
Номер контракта 29
Дата контракта 2025-04-07
Количество отчетов 1
УДК 517.55
Количество просмотров 14
Руководитель работы Кузоватов Вячеслав Игоревич
Руководитель организации Румянцев Максим Валерьевич
Исполнитель ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
Заказчик Российский научный фонд
Федеральная программа Отсутствует
Госпрограмма
Основание НИОКТР Грант
Последний статус 2025-08-25 15:02:23 UTC, 2025-08-25 15:02:23 UTC
ОКПД Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области математики
Отраслевой сегмент
Минздрав
Межгосударственная целевая программа
Ключевые слова Обратная задача; Cистемы нелинейных уравнений; Cтепенные суммы корней
Соисполнители
Типы НИОКТР Фундаментальное исследование
Приоритетные направления
Критические технологии
Рубрикатор 27.27.19 - Функции многих комплексных переменных
OECD
OESR Общая математика
Приоритеты научно-технического развития а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
Регистрационные номера