В работе исследуется иерархия сверточных тождеств в комбинаторных структурах Паскаля. На основе геометрической интерпретации элементов как числа путей в целочисленной решетке получены обобщения для треугольника, пирамиды и гиперпирамид произвольной размерности. Построена полная иерархия результатов, демонстрирующая, что все рассмотренные тождества являются частными случаями единой теоремы. Введена операция инверсии индексов, позволяющая интерпретировать свертку как наложение слоев. Для каждого уровня иерархии приведены подробные примеры с пошаговыми вычислениями. Обсуждены приложения в помехоустойчивом кодировании, криптографическом разделении секрета и сжатии данных.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Математика
В настоящей работе предлагается геометрическая интерпретация сверточных тождеств через операцию инверсии индексов, позволяющую рассматривать свертку как результат наложения двух слоев гиперпирамиды Паскаля. Развивается единый метод доказательства, основанный на подсчете путей в целочисленной решетке, который естественным образом обобщается с треугольника на пирамиду и далее на гиперпирамиды произвольной размерности. Для каждого уровня иерархии приводятся подробные пошаговые вычисления, демонстрирующие практическое применение полученных формул. Полученные тождества находят применение в задачах помехоустойчивого кодирования, криптографического разделения секрета и сжатии данных.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Бондаренко Л. Н. Моделирование комбинаторных последовательностей // Образовательные ресурсы и технологии. 2019. № 2 (27). С. 64-73. EDN: EFJFIF
2. Грэхем Р., Кнут Д., Паташник О. Конкретная математика: математические основы информатики = Concrete Mathematics. A Foundation for Computer Science / перевод с английского и редакция И. В. Красикова. 2-е изд. Москва, Санкт-Петербург: Диалектика, 2021. 781 с.
3. Кузьмин О. В., Стрихарь М. В. Центральные элементы треугольника и пирамиды Паскаля, интерпретации и соотношения // Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. 2025. № 2. С. 13-28. EDN: NSAODE
4. Comtet L. Advanced Combinatorics: The Art of Finite and Infinite Expansions. Dordrecht: Reidel, 1974. 343 p.
5. Knuth D. E. The Art of Computer Programming. Vol. 1: Fundamental Algorithms. 3rd ed. Addison-Wesley, 1997. 650 p.
6. Li H. Structural Properties of Pascal Pyramids and Pascal Simplexes. Symmetry. 2026; 18 (1): 97. EDN: MPRWAD
7. Reed I. S., Solomon G. Polynomial codes over certain finite fields. Journal of the Society for Industrial and Applied Mathematics. 1960; 8 (2): 300-304.
8. Shamir A. How to share a secret.Communications of the ACM. 1979; 22 (11): 612-613.
9. Stanley R. P. Enumerative Combinatorics. Vol. 1. 2nd ed. Cambridge University Press, 2011. 626 p.
10. Zeng J. Multinomial convolution polynomials. Discrete Mathematics. 1996; 160: 219-228. EDN: AKRRLT
Выпуск
Другие статьи выпуска
В проведенном исследовании изучена адаптация задачи, представленной в [5], в которой применяются методы нелинейного программирования в военных операциях, к контексту задач поиска. В статье представлены три сформулированные задачи поиска вместе с их численными решениями. Результаты показывают, что предложенные подходы имеют практическое значение для применения в армии, полиции и службах экстренного реагирования.
Для упрощения обычно весьма трудоемкой процедуры решения транспортных задач предложено два пути их возможной автоматической сегментации, которая заключается в выборе малых замкнутых подзадач транспортных задач произвольных размеров. При этом указан общий и весьма перспективный путь перехода от задач, требующих большого количества вложенных циклов, к одномерной задаче с единственным переменным параметром, равным количеству не требующихся теперь вложенных циклов. Для этого число, выражающее общее количество требующихся комплектов индексов, записывается в системе счисления с основанием, равным числу вложений, и величина, оказывающаяся на каждой из позиций полученного разложения, используется в качестве счетчика соответствующего цикла. Количество требующих вложения циклов практически не ограничено.
В работе приведено решение начально-краевой задачи о колебаниях твердых тел на упругом стержне. Решение ищется в виде разложения смещения твердых тел в ряд по их амплитудам, смещение стержня - в ряд по собственным формам колебаний стержня с одним и тем же коэффициентом в виде временной функции. Показано, что временная функция есть линейная комбинация гармонических функций с аргументом, равным произведению частоты и времени, с постоянными коэффициентами, зависящими от амплитуд твердых тел, начальных условий и собственных частот механической системы. С учетом того, что форма колебаний стержня представляет собой линейную комбинацию амплитуд твердых тел, окончательное решение зависит от этих амплитуд. В настоящей работе установлена пропорциональность амплитуд твердых тел фиксированной амплитуде с коэффициентом пропорциональности, зависящим только от частоты и параметров системы. В результате в решении амплитуды твердых тел сокращаются и остаются их коэффициенты пропорциональности. Кроме того, из введенных гильбертовых пространств с ортонормированными системами векторов выведены проверочные соотношения, позволяющие убедиться в адекватности полученных решений.
Рассматривается задача оптимального управления процессом, описываемым классическим параболическим уравнением с динамическим граничным условием. Управляемое граничное условие на одном из концов области определяется из решения начальной задачи для обыкновенного дифференциального уравнения с постоянным запаздыванием. Допустимые управления принадлежат классу непрерывно дифференцируемых функций и удовлетворяют поточечным ограничениям. В силу гладкости управлений в исследуемой задаче затруднительно применение принципа максимума Л. С. Понтрягина и соответствующих методов. На основе использования неклассической «внутренней» вариации управления доказано необходимое условие оптимальности первого порядка. Схематически изложен итерационный метод решения задачи. На каждой итерации алгоритм обеспечивает улучшение управления и сходимость к выполнению доказанного необходимого условия оптимальности. Приведен иллюстративный пример, демонстрирующий эффективность предлагаемого метода.
В статье обсуждаются некоторые свойства вариационных рядов. В большей части это касается асимметричных теоретических распределений. Особый интерес представляет вопрос сравнения двух и более вариационных рядов, допускаемых с разными объемами выборки и разным размахом варьирования. Симметричное теоретическое распределение при выполнении основных условий центральной предельной теоремы не требует дополнительного анализа в вычислениях экстремальных значений исследуемых рядов. Для асимметричных теоретических распределений предложен алгоритм составления дополнительного абстрактного ряда, который выравнивает исходный, сводя центральный момент третьего порядка к нулю. Он получается смещением исходного ряда с теми же характеристиками размаха вариации, дисперсии. При этом вычислительный процесс нахождения смещения сопровождается приближенными вычислениями. Одна из границ построенного вспомогательного ряда выражает комплексное экстремальное значение исходного ряда, где учитывается ближняя окрестность соответствующей границы. Преимущественно выявленные свойства установлены при представлении рядов теоретическим нормальным законом распределения. Предложенный подход может оказаться пригодным в критических ситуациях установления приоритетного ряда.
С целью выяснения обстоятельств получения различных ответов в одной и той же задаче рассматривается несколько путей решения известной задачи об оценке вероятности случайного выбора остроугольного треугольника. Задача решается в различных вероятностных пространствах: I) величины наибольшего угла; II) косинуса наибольшего угла, а также с помощью теоремы косинусов; III) в пространстве двух меньших углов треугольника; IV) двух его меньших сторон. Показано, что рассмотренные вероятностные пространства, имеющие различную размерность и различные системы координат, допускают переходы от одного к другому с выходом на единственное решение задачи. Для применения геометрического определения вероятности важно предварительно проанализировать вопрос о равномерности заполнения этих пространств точками-событиями, что необходимо для этого способа определения вероятности. Методически полезный результат заключается в том, что «выравнивание» плотности точек событий в вероятностном пространстве не может быть достигнуто с помощью какой-либо нормировки на дифференциальную меру плотности подмножеств, характеризующую постоянство самих анализируемых значений. Кроме того, использование различных подходов к решению задачи позволяет лучше понимать ее математическую сущность. В качестве одного из практических приложений полученных результатов оценивается вероятность изменения пространственной ориентации массива случайно расположенных элементов в виде треугольных призм и четырехгранных пирамид на твердой поверхности при неразрушающем сжатии, составившая 0.5.
Издательство
- Издательство
- БГУ
- Регион
- Россия, Улан-Удэ
- Почтовый адрес
- 670000, Дальневосточный федеральный округ, Республика Бурятия, г. Улан-Удэ, ул. Смолина, 24 "а"
- Юр. адрес
- 670000, Дальневосточный федеральный округ, Республика Бурятия, г. Улан-Удэ, ул. Смолина, 24 "а"
- ФИО
- Дамдинов Алдар Валерьевич (Руководитель)
- E-mail адрес
- univer@bsu.ru
- Контактный телефон
- +7 (301) 2297170
- Сайт
- https://bsu.ru