Вестник 1 (38) 2021

от

Текст

I. Калинин С. И., Соколова Д. А. ПРИМЕНЕНИЕ НЕРАВЕНСТВА ЙЕНСЕНА ПРИ РЕШЕНИИ УРАВНЕНИЙ ИОПТИМИЗАЦИОННЫХ ЗАДАЧ

DOI: 10.34130/1992-2752_2021_1_04

Калинин Сергей Иванович — д. п. н., к. ф.-м. н., профессор, профессор кафедры фундаментальной и компьютерной математики, Вятский государственный университет, e-mail: kalinin_gu@mail.ru

Соколова Дарья Александровна — студентка 4-го курса факультета компьютерных и физико-математических наук, Вятский государственный университет,
e-mail:darya_sokoloval999@mail.ru

Текст статьи

В настоящей статье рассматриваются уравнения и оптимизационные задачи, эффективно решаемые посредством обращения к неравенству Йенсена для выпуклых или вогнутых функций. Главной особенностью предложенных заданий является то, что при их формулировании и решении применяются такие выпуклые (вогнутые) функции, которые являются композициями или произведениями простых по аналитическому описанию выпуклых (вогнутых) функций. Данное обстоятельство позволяет определять характер выпуклости используемой в конкретном задании функции без обращения к её дифференцируемости или производной второго порядка.
Работа адресуется всем интересующимся вопросами выпуклых функций и тематикой неравенств. Ее содержание может быть полезным при организации исследовательской деятельности студентов и школьников профильных классов.

Ключевые слова: неравенство Йенсена, произведение функций, композиция функций, уравнение, оптимизационная задача.

Список литературы

  1. Калинин С. И., Соколова Д. А. Конструирование выпуклых функций без обращения к производным // Математический вестник педвузов и университетов Волго-Вятского региона, : период. м,ежвуз. об. науч.-метод, работ. 2019. 21. С. 1^6-153.
  2. Соколова Д. А. Об одном приёме конструирования сложных выпуклых функций без обращения к производным // Математическое образование в школе и вузе: опыт, проблемы, перспективы
    (MATHEDU’2019) : м-лы IX Междунар. науч.-практ. конф. Казань: КФУ, 2019. С. 166-171.
  3. Фихтенгольц Г. М. Курс дифференциального и интегрального исчисления. М.: Наука, 1966. Т. 1. 607 с.
  4. Вычегжанин С. В. Доказательство неравенства Йенсена методом прямой и обратной индукции // Математический вестник педвузов и университетов Волго-Вятского региона, : периодический м,еснсвузовский сборник научно-методических работ. Киров: Изд-во ООО «Радуга-ПРЕСС», 2013. Вып. 15. С. 166-172.
  5. Калинин С. И. Метод неравенств решения уравнений : учеб, пособие по элективному курсу для классов физико-математического профиля. М.: Московский Лицей, 2013. 112 с.

Для цитирования: Калинин С. II.. Соколова Д. А. Применение неравенства Йенсена при решении уравнений и оптимизационных задач // Вестник Сыктывкарского университета. Сер. 1: Математика. Механика. Информатика. 2020. Вып. 1 (38). С. 4-12.

II. Попов Н. И. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОЦЕНКИ ПЛОЩАДИ ПРИ ЛОКАЛИЗАЦИИ МАКСИМУМА КОНФОРМНОГО РАДИУСА

DOI: 10.34130/1992-2752_2021_1_13

Попов Николай Иванович — д. п. н., к. ф.-м. н., доцент, заведующий кафедрой физико-математического и информационного образования, Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина, e-mail: popovnikolay@yandex.ru

Текст статьи

Получено условие единственности критической точки конформного радиуса с использованием неравенства изопериметрического характера.

Ключевые слова: оценка площади, конформный радиус, критическая точка конформного радиуса, единственности решения внешней обратной краевой задачи.

Список литературы

  1. Гахов Ф. Д. Краевые задачи. 3-е изд. М.: Наука, 1977. 640 с.
  2. Аксентьев Л. А. Связь внешней обратной краевой задачи с внутренним радиусом области // Изе. вузов. Математика. 1984- №2. С. 3-11.
  3. Тумашев Г. Г., Нужин М. Т. Обратные краевые задачи и их приложения. 2-е изд. Казань: Казан ун-т, 1965. 333 с.
  4. Аксентьев Л. А., Казанцев А. В., Попов Н. И. Экстремальные задачи для площадей при конформном отображении и их применение // Изв. вузов. Математика. 1995. № 6. С. 3-15.
  5. Попов Н. И. Об одном условии подчиненности при локализации максимума конформного радиуса // Труды Математического центра им. Н. И. Лобачевского. Казани: Казанский ун-т, Т. 46. Теория функций, ее приложения и смежные вопросы. С. 368-369.
  6. Голузин Г. М. Геометрическая теория функций комплексного переменного. 2-е изд. М.: Наука, 1966. 628 с.
  7. Хейман У., Кеннеди П. Субгармонические функции. М.: Мир,304 с.
  8. London D. On the zeros of the solutions of w»(z) + p(z)w(z) = 0 // Pacif. I. Math. 1962. V. 12. > 3. C. 979-991.

Для цитирования: Попов H. И. Использование оценки площади при локализации максимума конформного радиуса // Вестник Сыктывкарского университета. Сер. 1: Математика. Механика. Информатика. 2021. Вып. 1 (38). С. 13-18.

III. Сушков В. В. О СПЕКТРЕ ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКОГО УРАВНЕНИЯ В РАМКАХ МОДЕЛИ БХАТНАГАРА — ГРОССА — КРУКА

DOI: 10.34130/1992-2752_2021_1_19

Сушков Владислав Викторович — к. ф.-м. н., доцент, начальник учебного управления, государственный университет имени Питирима Сорокина, e-mail: vvsu@mail.ru

Текст статьи

В статье рассмотрен вопрос о спектре характеристического уравнения при решении матричного интегродифференциального уравнения типа уравнения БГК (размерность n = 2). Построены собственные функции непрерывного спектра, исследован вопрос о собственных значениях дискретного спектра характеристического уравнения.

Ключевые слова: интегродифференциальные уравнения, модель Бхатнагара, Гросса и Крука, спектр характеристического уравнения, обобщенные функции.

Список литературы

  1. Бхатнагар П. Л., Гросс Е. П., Крук М. Модель процессов столкновений в газах // Проблемы современной физики. М.: ИЛ, № 2. С. 82-107.
  2. Бедрикова Е. А., Латышев А. В. Решение задачи о течении Куэтта для Ферми-газа с почти зеркальными граничными условиями // Известия высш,их учебных заведений. Физика. 2016. 59. № 2. С. 53-61.
  3. Хачатрян А. К., Хачатрян К. А. Качественное различие решений для стационарных модельных уравнений Больцмана в линейном и нелинейном случаях // Теоретическая, и математическая физика. 20Ц. Т. 180. № 2. С. 272-288
  4. Жвик В. В. Расход разреженного газа в течении Пуазейля сквозь
    круглый капилляр // Известия Российской академии наук. Механика жидкости и газа. 2015. № 5. С. 130-140.
  5. Сушков В. В., Латышев А. В. Аналитическое решение граничных задач для семейства БГК-уравнений методом канонической матрицы // Известия, Российского государственного педагогического университета им,. А. И. Герцена. 2002. № 4- С. 72-85.
  6. Черчиньяни К. Математические методы в кинетической теории газов. М.: Наука, 1973. 245 с.

Для цитирования: Сушков В. В. О спектре характеристического уравнения в рамках модели Бхатнагара — Гросса — Крука // Вестник Сыктывкарского университета. Сер. 1: Математика. Механика. Информатика. 2021. Вып. 1 (38). С. 19-26.

IV. Бабенко В. В., Котелина Н. О., Тельнова О. П. ПРОГРАММНО-ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПАЛЕОПАЛИНОЛОГИЧЕСКОЙ ЗАДАЧИ

DOI: 10.34130/1992-2752_2021_1_27

Бабенко Виктор Васильевич — к. г,- м. н., доцент, Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина, e-mail:bvvskt@mail.ru

Котелина Надежда Олеговна — к. ф.-м. н., доцент кафедры прикладной математики и информационных технологий в образовании, Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина, e-mail: nkotelina@gmail.com

Тельнова Ольга Павловна — д. г.-м. н., профессор, Институт геологии Коми НЦ УрО РАН, e-mail: telnova@geo.komisc.ru

Текст статьи

В статье предлагаются перспективные варианты оптимизации исследований палеопалинологии (спор-пыльцевого анализа древних пород), являющейся одним из значимых разделов палеонтологии.

Ключевые слова: машинное обучение, deep learning, сверточная нейронная сетв, базы данных.

Список Литературы

  1. Марка Д. А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования SADT. М., 1993. 240 с.
  2. Tel’nova О. Р., Shumilov I. Kh. Middle-Upper Devonian Terrigenous Rocks of the Tsil’ma River Basin and Their Palynological Characteristics // Stratigraphy and Geological Correlation, 2019.
    Vol. 27. No. 1. Pp. 27-50. DOI: https://doi.org/10.31857/S0869-592X27131-56.
  3. Tel’nova О. P., Marshall J. E. A. Devonian Spores of Krvshtofovichia africani Nikitin (Tracheophvta): Morphology and Ultrastructure // Paleontological Journal, 2018. Vol. 52. No. 3.Pp. 342-349. @ Pleiades Publishing, Ltd., 2018, published in Paleontologicheskii Zhurnal, 2018,No. 3, Pp. 119-124- ISSN 0031­ DOI: 10.1134/SOOS1030118030152. 38 Бабенко В. В., Котелина Н. О., Тельнова О. П.
  4. Zhang Y., Fountain D. W., Hodgson R. M., Flenley J. R., Gunetileke S. Towards automation of palynology: Pollen recognition using Gabor transforms and digital moments // J. Quat. Sci. 19, 200^. Pp. 763-768.
  5. Zhang Wang-Xiang, Zhao Ming-Ming, Fan Jun-Jun, Zhou Ting, Chen Yong-Xia, & Cao Fu-Liang. Study on relationship between pollen exine ornamentation pattern and germplasm evolution in flowering crabapple. Sci., 2017. Rep. 7, 39759.
  6. Geus A. R. d., Barcelos C. A. Z., Batista M. A. and Silva S. F. d. Large-scale Pollen Recognition with Deep Learning. 27-th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), A Coruna, Spain, 2019. Pp. 1-5. DOI: 10.23919/EUSIPCO.2019.8902735.
  7. C. Romero Ingrid, Kong Shu, C. Fowlkes Charless, Jaramillo Carlos, A. Urban Michael, Oboh-Ikuenobe Francisca, D’Apolito Carlos, W. Punyasena Surangi. Improving the taxonomy of fossil pollen using convolutional neural networks and superresolution microscopy. Proceedings of the National Academy of Sciences Nov 2020, 117 (45), 28496-28505. DOI: 10.1073/pnas.2007324117.
  8. Huang G., Liu Z., Van Der Maaten L., Weinberger K. Q. Densely connected convolutional networks. In: Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017. Vol. 1. Pp. 4700­ 4708.
  9. Do Chuong B., Ng Andrew Y. Transfer learning for text classification. Neural Information Processing Systems Foundation, NIPS. 2005. URL:https://proceedings.neurips.cc/paper/2005/file/ bf2fb7dl825aldf3ca308ad0bf48591e-Paper.pdf (дата обращения:12.10.2020) .
  10. Keras: the Python deep learning API [Электронный ресурс] / официальный сайт Keras. URL: https:// keras.io (дата обращения: 12.10.2020) .
  11. Глубокое обучение: распознаем изображения с помощью сверточных сетей [Электронный ресурс] // Блог компании Wunder Fund, алгоритмы, машинное обучение. URL: Программно-информационное обеспечение палеопалинологической задачи 39 https://habr.com/ru/company/wunderfund/blog/314872/ (дата обращения: 12.10.2020).
  12. Gal Yarin, Ghahramani Zoubin. Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning Proceedings of the 33-rd International Conference on Machine Learning, New York, NY, USA, 2016. JMLR: W&CP. Vol. 48. URL: http://proceedings.mlr.press/v48/gall6.pdf (дата обращения: 12.10.2020) .
  13. The Keras Blog [Электронный ресурс]. URL: https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-modelsusing-very-little-data.html (дата обращения: 12.10.2020).
  14. Sevillano V., Aznarte J. L. Improving classification of pollen grain images of the POLEN23E dataset through three different applications of deep learning convolutional neural networks. PLoS ONE 13(9): e0201807. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0201807. 2018.

Для цитирования: Бабенко В. В., Котелина Н. О., Тельнова О. П. Программно-информационное обеспечение палеопалинологической задачи // Вестник Сыктывкарского университета. Сер. 1: Математика. Механика. Информ,атика. 2021. Вып. 1 (38). С. 27~42.

V. Гертнер Д. А., Леонтьев Д. О., Носов Л. С., Шучалин Д. С. ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЭЛЕКТРОННЫХ ПОДПИСЕЙ

DOI: 10.34130/1992-2752_2021_1_43

Гертнер Дмитрий Александрович — генеральный директор ООО «Крейф», e-mail: nosovvv@yandex.ru

Леонтьев Денис Олегович — студент, Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина, e-mail: nosovvv@yandex.ru

Носов Леонид Сергеевич — к. ф.-м. н., доцент, заведующий кафедрой информационной безопасности, Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина, e-mail: nosovvv@yandex.ru

Шучалин Денис Сергеевич — студент, Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина, e-mail: nosovvv@yandex.ru

Текст статьи

В данной работе представлен прототип программно-аппаратного комплекса для безопасного подписания электронных документов на базе специализированного для даннв1х операций доверенного устройства.

Ключевые слова: программно-аппаратный комплекс, электронная подпись, Python.

Список литературы

  1. ГОСТ Р 34.10-2012 Информационная технология. Криптографическая защита информации. Процессы формирования и проверки электронной цифровой подписи. URL:
    http://docs.cntd.ru/document/gost-r-34-10-2012 (дата обращения: 09.01.2021).
  2. Raspberry Pi 3 Model А+. URL: https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-3-model-a-plus/ (дата обращения: 09.01.2021).
  3. Python bindings for the Qt cross platform application toolkit. URL: https://pypi.org/project/PyQt5/ (дата обращения: 09.01.2021).
  4. Документация библиотеки Pillow. URL: https://pillow.readthedocs.io/en/stable//^ (дата обращения:09.01.2021).
  5. A high-performance open source universal RPC framework. // URL:https://grpc.io (дата обращения: 09.01.2021).
  6. Raspberry Pi 4 vs Pi 3 — В чем различия? URL: https://cnxsoftware.ru/2019/06/25/raspberrv-pi-4-vs-pi-3-v-chem-razlichiva/ (дата обращения: 09.01.2021).

Для цитирования: Гертнер Д. А., Леонтьев Д. О., Носов Л. С., Шучалин Д. С. Программно-аппаратный комплекс для обеспечения информационной безопасности при использовании электронных подписей // Вестник Сыктывкарского университета. Сер. 1: Математика. Механика. Информатика. 2021. Вып. 1 (38). С. f3-55.

VI. Ермоленко А. В., Котелина Н. О., Старцева Е. Н., Юркина М. Н. О ВОСТРЕБОВАННОСТИ ПОДГОТОВКИ В ОБЛАСТИ ПАРСИНГА ДАННЫХ ДЛЯ WEB-РАЗРАБОТЧИКОВ

DOI: 10.34130/1992-2752_2021_1_56

Ермоленко Андрей Васильевич — к. ф.-м. н., доцент, заведующий кафедрой прикладной математики и информационных технологий в образовании, Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина, e-mail: ea74@list.ru.

Котелина Надежда Олеговна — к. ф.-м. н., доцент кафедры прикладной математики и информационных технологий в образовании, Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина, e-mail: nkotelina@gmail.com

Старцева Евгения Николаевна — старший преподаватель, кафедра прикладной математики и информационных технологий в образовании, Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина, e-mail: startseva2011@gmail.com

Юркина Марина Николаевна — старший преподаватель, кафедра прикладной математики и информационных технологий в образовании, Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина, e-mail: yurkinamn@gmail.com

Текст статьи

В статье с точки зрения подготовки современного web-разработчика рассматривается процесс приобретения навыка по парсингу данных. Приводятся примерные модельные задачи, которые рекомендуется рассматривать на лабораторных занятиях. Описываются решенные в рамках научных исследований практические задачи по парсингу данных. Подробно описывается решение задачи по получению SEO характеристик сайтов.

Ключевые слова: парсер, веб-скрейпинг, web-разработка, обучение.

Список литературы

  1. Mitchell R. Web Scraping with Python. Sebastopol,: O’Reilly Media,Inc., 2018. 306 p.
  2. Сервис OpenWeather. URL: https://openweathermap.org/api (дата обращения: 11.01.2021).
  3. Котелина H. О., Арсеньев В. В., Соловьёв И. А. Поиск корреляций между инкрементом и декрементом продолжительности жизни и число взаимодействий гена в клетке конкретного организма // Математическое моделирование и информационные технологии: IV Всероссийская научная, конференция с международным участием, (12-14 ноября 2020 г., г. Сыктывкар) : сборник материалов [Электронный ресурс] 1 опт. компакт-диск (CD-ROM) / отв. ред. А.В. Ермоленко. Сыктывкар: Изд-во СГУ им,. Питирима Сорокина, 2020. С. f2.
  4. Babenko V., Golchevskiy Yu., Yermolenko A. The strategy of development of educational programs connected with IT in the regional educational institutions // DEFIN ’20: Proceedings of the III International Scientific and Practical Conference, 2020. N 38. Pp. 1-4.
  5. 30+ парсеров для сбора данных с любого сайта. URL:
    https://habr.com/ru/company/click/blog/494020/ (дата обращения:
    11.01.2021).
  6. Gabor L. Н. Website Scraping with Python. Library of Congress Control Number: 2018957273. 235 p.
  7. Сайт Центрального банка Российской Федерации (Банка России). URL: https://cbr.ru/ (дата обращения: 11.01.2021). О востребованности подготовки в области парсинга данных
  8. Груздев А., Хейдт М. Изучаем pandas. Высокопроизводительная обработка и анализ данных в Python. М.: ДМК Пресс, 2019. 684 с.
  9. COVID-19 Data Repository by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University URL: https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19 (дата обращения: 11.01.2021).
  10. AnvChart. URL: https://www.anychart.com/ru/ (дата обращения: 11.01.2021).
  11. Гольчевский Ю. В., Виноградов И. М. Опыт разработки Интернет-сервиса расписания учебных занятий // Информатизация образования, и науки. 2016. № 1. С. 16-25.
  12. Гольчевский Ю. В., Северин П. А. Анализ динамики обнаружения уязвимостей популярных систем управления контентом // Вопросы защиты информации. 2013. У’ 4 (102). С. 58-66.
  13. Гольчевский Ю. В., Кузнецов Д. И. Автоматизация механизмов поиска информации на основе открытых источников в сети Интернет // Информация и безопасности. 2017. Т. 20. УЗ (4). с. 414-417.
  14. Ушаков Д. А. Разработка программного обеспечения для проверки ссылок на электронные издания в рабочих программах дисциплин // Вестник Сыктывкарского университета. Сер. 1: Математика. Механика. Информатика. 2020. Вып. 2 (35). С. 49-58.
  15. Котелина Н. О., Матвийчук Б. Р., Соловьев И. А. Реконструкция графов взаимодействия генов и их приоритизация на основании доступных баз данных // Математическое моделирование и информационные технологии: IV Всероссийская, научная,
    конференция с международным участием, (12-14 ноября, 2020 г., г. Сыктывкар) : сборник материалов [Электронный ресурс] 1 опт. компакт-диск (CD-ROM) / отв. ред. А.В. Ермоленко. Сыктывкар: Изд-во СГУ им,. Питирима Сорокина, 2020. С. 44
  16. Документация Pandas, pandas documentation. Date: Feb 09, 2021 Version: 1.2.2. URL: https://pandas.pydata.org/pandasdocs/stable/index.html (дата обращения: 11.01.2021).
  17. Документация Beautiful Soup. Beautiful Soup 4.9.0 documentation. URL: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/ (дата обращения: 11.01.2021).
  18. Документация Seaborn 0.11.1. seaborn.pydata.org. URL: https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.heatmap.html (дата обращения: 11.01.2021)

Для цитирования: Ермоленко А. В., Котелина Н. О., Старцева Е. Н., Юркина М. Н. О востребованности подготовки в области парсинга данных для web-разработчиков // Вестник Сыктывкарского университета. Сер. 1: Математика. Механика. Информатика. 2021. Вып. 1 (38). С. 56-69.

VII. Одинец В. П. О ЧЕТЫРЕХ МАТЕМАТИКАХ — ЖЕРТВАХ ПЕРИОДА БЛОКАДЫ ЛЕНИНГРАДА

DOI: 10.34130/1992-2752_2021_1_70

Одинец Владимир Петрович — д. ф.-м. н., профессор, Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина, e-mail: W.P.Odyniec@mail.ru

Текст статьи

Очерчена жизнь и работа четырех ленинградских математиков, родившихся на рубеже столетий: А. Г. Колпакова (1902—1942), А. А. Герцфельда (1885-1941), Н. Н. Худекова (1900-1942), С. А. Янчевского (1900-1941). Все они погибли в период блокады Ленинграда.

Ключевые слова: А. Г. Колпаков, А. А. Герцфельд, Н. Н. Худеков, С. А. Янчевский, двойной ряд Фурье, nмерные упорядоченные множества, решение комплексных уравнений Фредгольма.

Список литературы

  1. Книга памяти Санкт-Петербургского (Ленинградского) университета. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1995. Вып. 1. 352 с.
  2. Одинец В. П. О ленинградских математиках, погибших в 1941-1944 годах. Сыктывкар: Изд-во СГУ им. Питирима Сорокина, 2020. 122 с.
  3. Наука и научные работники СССР. Ч. V. Научные работники Ленинграда : справочник /сост. под рук. С. Ф. Ольденбурга. Л.: Из-во АН СССР, 1934. 723 с.
  4. Блокада 1941-1944. Книга памяти. Ленинград. Т. 14. К-К. (Клопин-Константинов). СПб.: Селеста, 2004. 717 с.
  5. Математика в СССР за сорок лет. Т. 2. Биоблиография. М.: Физматлит, 1959. 819 с.
  6. Сборник материалов для школьных математических кружков (темы и задачи) / под ред. Г. М. Фихтенгольца, О. К. Житомирского, В. А. Кречмара и В. А. Тартаковского. Л.: ЛЕНГОРОНО, 1941.72 с.
  7. Труды 1-го Всесоюзного съезда математиков (Харьков 1930). М; Л.: ОНТИ НКТП СССР, Главы, ред. общетехн, лит-ры и номографии, 1936. 372 с.
  8. Труды 2-го Всесоюзного математического съезда / Ленинград 24­ 30 июня 1934. Т. 2. Секционные доклады. Л.; М.: Изд-во АН СССР, 467 с.
  9. Худеков Н. Н. Об одном формальном свойстве итерированных функций // Ученые записки университета. Сер. мат. 1939. 6. С. 115-118.
  10. Худеков Н. Н. О типах общего расположения n + 2 точек в Rn // Математический сб. 1941- Т. 9. № 2. С. 249-276.
  11. Никольский С. М. Воспоминания. М.: МИАН, 2003. 160 с.
  12. Труды Всероссийского съезда математиков в Москве / 27 апреля — 4 мая 1927 под ред. проф. И. И. Привалова. М.; Л.: Главнаука, 1928. 280 с.
  13. Janczewski S. Oscillation theorem for the differential boundary value problem of the fourth order // Ann. of Math. 29 (1927-1928). Pp. 521-542.
  14. Janczewski S. Oscillation theorem for the differential boundary value problem of the fourth order // Ann. of Math. 31. 1930. Pp. 663-680.
  15. Янчевский С. А. О нерегулярных колебательных свойствах собственных функций для дифференциальных уравнений четвертого порядка // ДАН СССР. 1935. Т. 1. № 2-3. С. 89-92.
  16. Синкевич Г. И. Николай Максимович Гюнтер (1871-1941) // Математика в высш,ем, образовании. 2019. №17. С. 123-146.
  17. Блокада 1941-1944. Книга памяти. Ленинград. Т. 35. Э-Я. (Эвелина — Ящук). СПб.: Союз Дизайн, 2006. 545 с.
  18. Ленинградский университет в Великой Отечественной : очерки. Л.: Изд-во Ленинградского ун-та, 1990. 326 с.
  19. Резникова И. Репрессии в период блокады Ленинграда // Вестник «Мемориала». 1995. №4/5. С. 94~111.
  20. Янчевский С. А. О комплексном уравнении Фредгольма // ДАН СССР. 1936. Т. 3. № 6. С. 255-260.
  21. Янчевский С. А. Функции комплексного переменного : учебное пособие. 2-е изд., переработ. Л.; М.: ОНТИ НКТП СССР, глав. ред. техн.-теор. лит., 1937. 198 с.




Оставьте комментарий