具有可变时滞的随机系统的指数稳定性

研究了具可变时滞的随机系统ｄｘ（ｔ）＝［Ｆ（ｔ,ｘ（ｔ）,ｘ（ｔ－δ１（ｔ）））＋Δｆ（ｔ,ｘ（ｔ）,ｘ（ｔ－δ２（ｔ）））］ｄｔ＋ｇ（ｔ,ｘ（ｔ）,ｘ（ｔ－δ３（Ｔ）））ｄｗ（ｔ）的ｐ阶均值指数稳定性与几乎必然指数稳定性,引入对应的随机系统（无时滞与扰动）ｄｘ（ｔ）＝ｆ（ｔ,ｘ（ｔ）,ｘ（ｔ））ｄｔ＋ｇ（ｔ,ｘ（ｔ）,ｘ（ｔ））ｄｗ（ｔ）并假设它是指数稳定的,应用Ｒａｚｕｍｉｋｈｉｎ技巧证明了当时滞δｉ（ｔ）（ｉ＝１,２,３）与扰动Δｆ充分小时,原随机时滞系统仍指数稳定．     

随机细胞人工神经网络的稳定性

基于细胞神经网络输出函数饱和线性特性,采用分割状态空间为若干子区域的方法,对处于噪声环境下的细胞神经网络的几乎必然指数稳定性进行了分析.在噪声扰动项分别满足Lipschitz条件和线性条件下,依据平衡点所处子区域位置,得到了对应区域中仅依赖于网络参数构成的矩阵负定性的若干代数判别条件.特别地,如果平衡点为区域内点,所得结果是非常方便检验的.研究结果可供网络设计参考,并可用来计算网络抗干扰强度.     

不确定中立型线性随机时滞系统的鲁棒稳定性

建立了中立型随机微分时滞方程的LaSalle不变原理,然后应用LaSalle不变原理讨论了不确定中立型随机时滞系统的随机渐近稳定和几乎必然指数稳定的代数判据, 同时给出示例说明结果的有效性．     

PERMANENCE AND PERSISTENCE OF TIME VARYING LOTKA-VOLTERRA SYSTEMS

In this article, the permanence and persistence for three classes time varying Lotka-Volterra ecological system are investigated by using Lyapunov stability analysis and constructing the compact set of attraction. Some examples are given to illustrate the theorems.     

多时滞随机神经网络的稳定性

通过构建李雅普偌夫函数的方法和利用半鞅收敛定理对一类随机时滞神经网络的全局指数稳定进行了分析,提出了易于判定随机时滞神经网络几乎必然指数稳定性新的代数判据,推广了[1]中的主要结论.     

非线性非自治系统零解的稳定性及部分稳定性研究

讨论了非线性非自治系统未被扰动运动的全变元及关于部分变元的稳定性、一致稳定性及全局稳定性，给出了几个判定准则，这些定理允许Lyapunov函数的导数为变号函数，改进了已有文献中的有关结果。     

ROBUST GLOBAL EXPONENTIAL STABILITY OF UNCERTAIN IMPULSIVE SYSTEMS

By using the quasi-Lyapunov function, some sufficient conditions of global exponential stability for impulsive systems are established, which is the basis for the following discussion. Then, by employing Riccati inequality and Hamilton-Jacobi inequality approach, some sufficient conditions of robust exponential stability for uncertain linear/nonlinear impulsive systems are derived, respectively. Finally, some examples are given to illustrate the applications of the theory.     

高维非线性自治系统的全局稳定和不稳定性

本文用一般分离变量型v函数,证明了一般高维非线性自治微分方程组解的全局稳定性和不稳定性的定理,将基本结果用于n维分离变量的非线性自治系统,改进和包含了文献[1,2]的结果,且得到其他一些结果,对n维Lurè型直接控制系统,给出了在Hurwitz角域[0,∞)内绝对稳定的简便实用判据。     

Banach乘积空间中映射的不动点存在唯一性及在泛函方程近似解法中的应用

一、引言 非线性方程迭代解法(如Newton法,最速下降法)推广到方程组,收敛条件相当复杂(如需算Jacobi逆矩阵),其大范围内收敛条件,更难建立。用Banach压缩映象原理来解各种函数方程(如微分、积分、泛函微分、代数方程等),关键在于判明是否存在小于1的Lipschitz常数,有时,很难实现。在[1]中,Hilbert空间内对有界线性算子用Seidel迭代法,要保证算子正定、对称、逆算子存在等很强假设,再化成另一线性算子的一般迭代来证     

纯量反馈系统同时强镇定的充分条件

一个稳定的补偿器可同时镇定n个对象(同时强镇定)等价于一个补偿器(不一定稳定)同时镇定n 1个对象(同时镇定)．两个以上对象的同时强镇定和三个以上对象的伺时镇定是线性系统中一个急待解决的公开问题．文中所作的基本假定是所有的对象具有相同的简单不稳定零点，在此条件下给出了n个对象同时强镇定的一个充分条件．当仅有一个不稳定零点时．容易检验是否同时强镇定，否则仅需确定n个对象的不稳定零点并且判定由不稳定零点导出一个相应矩阵是正定的，就能判定n个对象同时强镇定．因此是一个易于检验的充分条件．文章同时给出了n个对象同时强镇定的算法，丰富了同时强镇定的充分条件．