几乎必然指数稳定性相关论文
随机模型与确定型模型相比,一般能够更加真实可靠地描述实际生活中的问题,因此随机模型在科学理论和生产实践有着广泛的应用,比如:......
随机时滞系统在许多领域有着非常广泛的应用,其解析解难以表达,在实际的应用中更多使用数值解,因此,对数值解收敛性的分析很有意义......
在现实的环境中,系统总是在内部和外部的各种干扰条件下运行的,完全不被干扰的系统是不存在的。在受到各种干扰后系统的运动就更需......
稳定性相对于自动控制系统来说是非常重要的.本文通过构造Lyapunov函数和Lyapunov-Krasovskii泛函,利用广义伊藤公式得到其相应的......
本文主要研冗由G-布郞运动驱动带脉冲的随机微分议程解的稳定性,其方程形式如下：其中f,hij,σj∈MG2([0,T];Rn),X0∈Rn为初值,且满......
文章研究了经济系统处于上涨与下跌周期性的波动情形下（引入二元离散状态值的马尔可夫链）的随机性波动环境中。通过利用Mao文献中的......
比较系统地研究了Ito^方程解的指数稳定性．给出了随机指数稳定性、指数P-稳定性、几乎必然指数稳定性的比较准则，这些比较准则推广了......
研究了一类随机时滞Hopfield型神经网络的稳定性.利用Lyapunov函数和It(?)公式,结合不等式分析技巧,给出了系统均方指数稳定和几乎......
研究了具有Markov跳变的随机脉冲系统的P阶矩指数稳定性和几乎必然指数稳定性。首先，利用平均停留时间，基于Lyapunov函数，建立了这类......
依据细胞神经网络的输出函数的饱和线性特征，将状态空间分解成子区域来研究一类延时细胞神经网络在噪声环境下的几乎必然指数稳定性......
Almost Sure Stability of the Weak Backward Euler-Maruyama Method for the Stochastic Lotka-Volterra M
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通过构造新的Lyapunov函数，并利用矩阵范数的定义和性质，在Markov调制的随机微分方程的指数稳定性基础上，建立了Markov调制的奇异随机......
依据细胞神经网络的输出函数特征，将状态空间分解成子区域，研究了一类随机延时细胞神经网络在噪声环境下的几乎必然指数稳定性．当细胞......
运用Lyapunov函数和半鞅收敛定理,研究了带有Poisson跳的随机延迟微分方程（SDDEJ）在满足局部Lipschitz条件和线性增长条件时,如何保......
本文研究一类多维变时滞混合随机微分方程的几乎必然指数稳定性,方程具体形式:dy(t)=f(y(t-δ1(t)),r(t),t)dt+g(y(t-δ2(t)),r(t)......
本文是我们之前工作的延伸,本文作者和殷荣城（2013）在单调型条件下考察了随机微分方程的θ方法的均方稳定性.在之前的结论中,我们考......
中立型随机延迟微分方程(NSDDEs)可以看成是随机延迟微分方程(SDDEs)的推广,该方程描述的数学模型不仅考虑了随机因素的干扰,同时......
为了给研究经济问题中产生的倒向随机微分方程的稳定性提供有力的判据,利用Lyapunov函数方法和反上鞅收敛定理,给出了It(o)型倒向......
本文在局部鞅收敛定理和Ito公式的基础上,研究了时滞随机微分方程的指数稳定性,得到了随机方程的几乎必然指数稳定性的充分判据,并......
研究了由随机噪声反射布朗运动干扰的非线性系统dx（t）=f（x）（t）dt的随机稳定化,建立了受干扰系统的几乎必然指数稳定性判定性定理并估计了......
在实际生态系统中,环境干扰无处不在.为了更准确地描述系统,更好地揭示生态系统的发展变化规律,在系统建模时,必须充分考虑环境干......
本文主要分两大部分:第一部分(第三章),我们研究了随机微分方程的θ-Milstein方法和Runge-Kutta方法的线性稳定性;第二部分,即第四......
本文主要研究了随机时滞Hopfield神经网络和随机时滞细胞神经网络的指数稳定性。全文共分为四章。第一章介绍了随机微分方程的基本......
细胞神经网络(CNNs)自从上世纪80年代由Chua和Yang提出以来,它在诸如模式识别、信号处理、并行计算和组合优化等领域有很大的应用......
在延迟随机微分方程领域,随机分步theta(SST)数值方法的应用成果较少。研究随机分步theta(SST)方法应用于随机延迟微分方程(SDDEs)......
