几类非奇H-矩阵的行列式估计

非奇H-矩阵在数学物理、控制论、电力系统理论及经济学等许多领域有着重要的研究价值和实用价值.本文利用矩阵逆元素估计、矩阵的逐次降阶法及递归,给出严格对角占优矩阵、广义严格对角占优矩阵等几类非奇H-矩阵的行列式上下界的估计式.改进了已有的一些相关结果,并用数值算例说明文中结果的有效性.     

具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛(英文)

本文研究了具有变时滞和马尔可夫切换的随机递归神经网络的弱收敛,通过运用Lyapunov函数、随机分析技巧和推广了的Halanay不等式,得到了上述模型为弱收敛的充分性条件,并且我们揭示了对上述递归神经网络模型所确定的segment过程的转移概率的极限分布是此模型的解过程的唯一的遍历不变概率测度.此外,我们还给出了例子和数值模拟来说明我们结论的正确性.     

无约束连续最优控制问题的离散序列二次规划方法

其中f_0:R~n×R~m×R→R,g_0:R~n→R,f:R~n×R~m×R→R~n关于它们各自变量二次连续可微。终端时间T固定,初始状态已知,x(t)为状态变量,u(t)为控制变量,问题要求选择适当的 u(t)使目标函数(1.1)达到极小。 求解此类问题的一种途径是通过离散时间函数x(t),u(t)将它转化成传统的数学规划问题,然后,利用数学规划中已有的方法求得原问题的近似解。Cullum,Budak等在[1]和     

通信网络动态优化与控制研究

引入现代控制科学,建立了一般通信网络的状态控制模型与目标控制模型,利用庞特李亚金极大值原理,研究通信网络最优控制的基本条件、本质意义与一般实现途径,证明了哈密尔顿函数协状态变量稳定解的性质及其在通信网动态优化与控制中的作用与地位。     

中立型线性控制系统的最优控制

本文将就形如　的中立型线性控制系统进行深入讨论，给出此类系统的最优控制的最大值原理，并举例说明这一重要结论在经济管理系统中的应用。     

关于一类连续最优控制问题的一种可实现的离散方法

本文对具有状态终端约束、控制受限的非线性连续最优控制问题给出一种新的可实现的离散方法，此方法通过求解非线最小二乘问题避免这类问题离散后出现的不可行现象，文中给出这种做法的理论证明和实现方案。     

Infimum Properties Differ in the Weak Truth-table Degrees and the Turing Degrees

Abstract We prove that there are non-recursive r.e. sets A and C with A < _T C such that for every set . Both authors are supported by “863” and the National Science Foundation of China     

A Property of <Emphasis Type="Italic">g</Emphasis>-Expectation

This paper proves that, under the hypothesis g(t, 0, 0) ≡ 0 and some natural assumptions, the generator g of a backward stochastic differential equation can be uniquely determined by the corresponding g-expectations with all terminal conditions. The main result of this paper also confirms and extends Peng Shige‘s conjecture.     

STOCHASTIC LINEAR QUADRATIC OPTIMAL CONTROL PROBLEMS WITH RANDOM COEFFICIENTS

61. IntroductionLet (fi, F, P, {R}tZo) be a complete filtered probability space on which a standard onedimensional Brownian motion w(') is defined such that {R}tZo is the natural filtrationgenerated by w(.), augmented by all the p-null sets in i. We consider the following stateequationwhere T E T[0, TI, the set of all {R}tZo-stopping times taking values in [0, T], (E sigLlt (fi;IR"); A, B, C, D are matrix-valued {R}tZo-adapted bounded processes. In the above, u(.) EU[T, T]gLI(T, T…