RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Подписка
Правила для авторов
Лицензионный договор
Загрузить рукопись
Историческая справка

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



УМН:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


УМН, 2016, том 71, выпуск 5(431), страницы 179–180 (Mi umn9741)  

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

В Московском математическом обществе
Сообщения Московского математического общества

Преобразование типа Мутара для матричных обобщенных аналитических функций и калибровочные преобразования

Р. Г. Новиковab, И. А. Таймановcd

a CNRS, Centre de Mathématiques Appliquées, École Polytechnique, Palaiseau, France
b Институт теории прогноза землетрясений и математической геофизики РАН
c Институт математики им. С. Л. Соболева СO РАН
d Новосибирский государственный университет

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 14-11-00441
Работа выполнена во время визита второго автора в Centre de Mathématiques Appliquées (École Polytechnique) в июле 2016 г. и поддержана Российским научным фондом (грант № 14-11-00441).


DOI: https://doi.org/10.4213/rm9741

Полный текст: PDF файл (339 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Англоязычная версия:
Russian Mathematical Surveys, 2016, 71:5, 970–972

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
MSC: 35A30, 58J72
Представлено: В. М. Бухштабер
Принято редколлегией: 20.07.2016

Образец цитирования: Р. Г. Новиков, И. А. Тайманов, “Преобразование типа Мутара для матричных обобщенных аналитических функций и калибровочные преобразования”, УМН, 71:5(431) (2016), 179–180; Russian Math. Surveys, 71:5 (2016), 970–972

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{NovTai16}
\by Р.~Г.~Новиков, И.~А.~Тайманов
\paper Преобразование типа Мутара для матричных обобщенных аналитических функций и~калибровочные преобразования
\jour УМН
\yr 2016
\vol 71
\issue 5(431)
\pages 179--180
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/umn9741}
\crossref{https://doi.org/10.4213/rm9741}
\mathscinet{http://www.ams.org/mathscinet-getitem?mr=3588933}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:06691828}
\adsnasa{http://adsabs.harvard.edu/cgi-bin/bib_query?2016RuMaS..71..970N}
\elib{http://elibrary.ru/item.asp?id=27350018}
\transl
\jour Russian Math. Surveys
\yr 2016
\vol 71
\issue 5
\pages 970--972
\crossref{https://doi.org/10.1070/RM9741}
\isi{http://gateway.isiknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=PARTNER_APP&SrcAuth=LinksAMR&DestLinkType=FullRecord&DestApp=ALL_WOS&KeyUT=000394175400005}
\scopus{http://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85011620979}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/umn9741
  • https://doi.org/10.4213/rm9741
  • http://mi.mathnet.ru/rus/umn/v71/i5/p179

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles

    Эта публикация цитируется в следующих статьяx:
    1. Р. Г. Новиков, И. А. Тайманов, “Преобразования Дарбу–Мутара и операторы Пуанкаре–Стеклова”, Топология и физика, Сборник статей. К 80-летию со дня рождения академика Сергея Петровича Новикова, Тр. МИАН, 302, МАИК «Наука/Интерпериодика», М., 2018, 334–342  mathnet  crossref  elib; R. G. Novikov, I. A. Taimanov, “Darboux–Moutard transformations and Poincaré–Steklov operators”, Proc. Steklov Inst. Math., 302 (2018), 315–324  crossref  isi
    2. Grinevich P.G., Novikov R.G., “Moutard Transforms For the Conductivity Equation”, Lett. Math. Phys., 109:10 (2019), 2209–2222  crossref  isi
  • Успехи математических наук Russian Mathematical Surveys
    Просмотров:
    Эта страница:852
    Полный текст:24
    Литература:44
    Первая стр.:54
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020