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92 个结果
  • 简介:本文讨论了一类满足Lipschitz条件的非线性时系统的镇定与跟踪控制问题.基于非线性状态反馈控制器,利用Lyapunov—Krasovskii泛函和矩阵理论,得到了系统时相关全局渐近镇定的新判据,并且保证了输出和状态跟踪控制的误差全局渐近收敛于零.本文推广了文献所得到的结论.因此,本文所研究的模型及所给出的判定条件更具有一般性和实用性.

  • 标签: 非线性时滞系统 渐近镇定 跟踪控制 状态反馈控制 时滞相关
  • 简介:变分迭代法被用于解时微分方程,通过这种方法我们得到了他们的准确解和数值解。一些例子说明了这种方法的有效性,结果显示这种方法对于解时微分方程是一种有力的直接的数学方法。

  • 标签: 娈分迭代 严格变分 时滞微分方程
  • 简介:本文通过构造Lyapunov函数和利用不等式分析技巧,研究了具有时的细胞神经网络的稳定性,给出了与时无关的网络渐近稳定的充分判据,该判据可用于时细胞神经网络的设计与检验,有重要的理论意义与应用价值。

  • 标签: 细胞神经网络 LYAPUNOV函数 时滞 渐近稳定性
  • 简介:考虑非自治具有阶段结构种群扩散和收获的时生态模型.运用泛函微分方程的单调流理论和凹算子理论,得到唯一正周期解的存在性和全局渐进稳定性.并得到收获阈值.该结论说明只要收获量不超过其阈值,通过扩散则种群可以保持持续生存,而且稳定在一个周期震荡水平.对合理利用生物资源和保持生物多样性具有理论指导意义.

  • 标签: 阶段结构 单调流理论 凹算子理论 BROUWER不动点定理 稳定性
  • 简介:研究具有时的细胞神经网络的稳定性问题,通过构造合适的Lyapunov函数及不等式分析技巧,给出了时细胞神经网络全局稳定的新的充分判据,这些结论推广了已知文献中的结果。

  • 标签: 细胞神经网络 Lyapunm 函数 时滞 全局渐近稳定性
  • 简介:以时为参数,研究了一类多时合作系统的正平衡点的稳定性及局部Hopf分支的存在性.在此基础上结合一般泛函微分方程的全局Hopf分支定理,讨论了该系统全局Hopf分支的存在性.

  • 标签: 时滞 稳定性 HOPF分支
  • 简介:研究一类具有脉冲预防接种和时的乙肝模型,考虑了疾病的垂直传染,获得了再生数R1,R2,证明了R1<1时,系统存在无病周期解,且是全局渐近稳定的,当R2>1时,系统的疾病将持续并发展为地方病.

  • 标签: 脉冲接种 垂直传染 时滞 无病周期解 持久性
  • 简介:本文研究了一类n阶线性脉冲时微分方程解的振动性。通过比较原理,得到了其振动的充分条件,所得到的结果推广了一些已有的结果。

  • 标签: 振动性 脉冲 比较原理
  • 简介:研究了如下时滞差分系统△xj(n)+^l∑i=1^m∑r=1birj(n)xr(n-i)=0,j=1,2,…,m的振动性,给出了系统所有解振动的若干充分条件.

  • 标签: 差分系统 多时滞 振动
  • 简介:研究了时微分方程x′(t)+P(t)x(τ(t))=0(*)解的振动性,其中P(t)、τ(t)非负连续,我们证明了:如果对充分大的t,∫τ(t)^τP(s)ds≥1/e,且∫t0^∝P(t)[esp(∫τ(t)^tP(s)ds-1/e)-1]dt=∞,则方程(*)每一解振动,该结论改进和推广了许多已知的结果。

  • 标签: 时滞微分方程 振动性 变系数 连续 已知 证明
  • 简介:复杂网络广泛存在于日常生活,首先.给出几类标;位的网络模型;然后,利用稳定性控制方法设计并实现了具有时与非时耦合的复杂网络模型快速控制;最后.通过构造优化Lyapunov函数,讨论其模型的射影同步问题,得到了系统全局稳定的条件和有效的控制嚣.以实例数值验证其方法的可行性。

  • 标签: 时滞离散网络模型 射影控制 稳定性理论
  • 简介:通过使用灰色矩阵覆盖集的分解方法和矩阵范数的性质,构造李雅普诺夫函数,研究了灰色中立随机线性时系统的鲁棒稳定性和几乎指数鲁棒稳定性.

  • 标签: 指数鲁棒稳定性 灰色 中立随机系统
  • 简介:在现代战争条件下,采用导弹主动攻击手段,运用突防技术干扰敌方的远程警戒雷达,可以有效提高作战攻击效果。本项目研究了特弹在目标上空抛撒出的高超音速飞行下落子弹迅速减至亚音速并在空中停留达一定时间的减速空技术。

  • 标签: 超音速飞行 子弹布洒 减速滞空 导弹 内置式降落伞
  • 简介:利用Mawhin的重合度理论,研究了一类具时的Liénard型方程的周期解的存在性,并举例说明了其应用.

  • 标签: 重合度 LIÉNARD型方程 周期解
  • 简介:本文采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法对一类变时细胞神经网络的全局指数稳定性进行了研究,得出了一些关于DCNN全局指数稳定性的充分条件。

  • 标签: 变时滞 LYAPUNOV方法 神经网络 稳定性