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1.
含有时滞的固定资产投资模型解的性质   总被引:15,自引:1,他引:14  
给出带有时滞的一类固定资产投资模型,此模型为含有非局部和时滞边界条件的分布参数系统.运用泛函分析和积分方程理论,证明了系统解的存在唯一性,得到解的解析表达式,进而讨论了解的稳定性.  相似文献
2.
带时滞的具有阶段结构的捕食抛物型方程组   总被引:15,自引:0,他引:15       下载免费PDF全文
许飞  侯燕  林支桂 《数学学报》2005,48(6):1121-1130
本文对两种群的捕食与被捕食模型,运用了上下解方法及相应的单调迭代序列研究具有时滞的耦合半线性抛物方程组的动力学行为,给出了解的渐近性质及阶段结构对解的性质的影响。  相似文献
3.
一类浮游生物植化相克时滞微分方程的周期解   总被引:15,自引:2,他引:13       下载免费PDF全文
文中考虑一类周期浮游生物植化相克时滞微分方程,得到了系统存在一个正周期解的充分条件.  相似文献
4.
三种群捕食-被捕食模型中具时滞的抛物系统   总被引:13,自引:0,他引:13       下载免费PDF全文
林支桂 《数学学报》2004,47(3):559-568
本文研究三种群食物链,其中第三种群是第二种群的捕食者,第二种群是第一种群的捕食者。我们用上下解方法研究具时滞的耦合半线性抛物方程组的动力学行为,给出了解的渐近性质。  相似文献
5.
Asymptotic Stability of Neutral Systems with Multiple Delays   总被引:11,自引:0,他引:11  
In this paper, the stability analysis problem for linear neutral delay-differential systems with multiple time delays is investigated. Using the Lyapunov method, we present new sufficient conditions for the asymptotic stability of systems in terms of linear matrix inequalities, which can be solved easily by various convex optimization algorithms. Numerical examples are given to illustrate the application of the proposed method.  相似文献
6.
一个具有时滞和非线性接触率的传染病模型   总被引:10,自引:1,他引:9  
本文研究了具有非线性接触率和在恢复类中具有分布时滞的SIRS传染病模型的解的存在性、连续性和平衡位置以及平凡平衡位置的稳定性。  相似文献
7.
一个具有时滞和阶段结构的捕食-被捕食模型   总被引:9,自引:1,他引:8       下载免费PDF全文
研究一个具有时滞和阶段结构的捕食者-食饵模型.通过构造适当的Lyapunov泛函,讨论了该模型的正平衡点和非负边界平衡点的全局吸引性,从而得到了保证该生态系统永久持续生存与绝灭的充分性条件.  相似文献
8.
不确定离散时滞模糊系统的保性能控制   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对一类模糊模型表示的,具有范数有界时变参数不确定性离散时滞系统,研究了保性能控制器设计问题。首先推导了保性能控制器存在的充分条件,在此基础上通过求解等价的线性矩阵不等式给出了控制器的设计方法和参数表示。  相似文献
9.
一类具时滞生态系统的概周期解   总被引:7,自引:0,他引:7  
对具有限时滞和带扩散效应的Lotka—Volterra系统进行了研究,证明了在一定条件下系统是一致持久的,并利用建立Lyapunov函数的方法得到了系统的概周期解存在惟一和全局渐近稳定的充分条件。  相似文献
10.
Robust stability for stochastic Hopfield neural networks with time delays   总被引:5,自引:0,他引:5  
In this paper, the asymptotic stability analysis problem is considered for a class of uncertain stochastic neural networks with time delays and parameter uncertainties. The delays are time-invariant, and the uncertainties are norm-bounded that enter into all the network parameters. The aim of this paper is to establish easily verifiable conditions under which the delayed neural network is robustly asymptotically stable in the mean square for all admissible parameter uncertainties. By employing a Lyapunov–Krasovskii functional and conducting the stochastic analysis, a linear matrix inequality (LMI) approach is developed to derive the stability criteria. The proposed criteria can be checked readily by using some standard numerical packages, and no tuning of parameters is required. Examples are provided to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed criteria.  相似文献
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