随机时滞Hopfield神经网络分步θ方法的一般衰减率稳定性

旨在研究随机时滞Hopfield神经网络分步θ方法的一般衰减率稳定性。当θ∈[0,1/2)时,在步长受限的条件下,随机时滞Hopfield神经网络分步θ方法是一般衰减率稳定的。对于θ∈[1/2,1],不需要额外的步长要求,即可保证随机时滞Hopfield神经网络分步θ方法的一般衰减率稳定性。最后,通过一个数值例子验证所得结果的有效性。

一类中立型随机泛函微分方程解的p阶矩在一般衰减率下的稳定性

研究了一类具有Markov切换和Lévy噪声的中立型随机泛函微分方程解的稳定性.首先,构造一个辅助的泛函微分方程,然后,在适当的假设条件下利用辅助方程的参数变化公式、不等式技巧以及比较定理,得到了该中立型随机泛函微分方程的解在一般衰减率下p阶矩稳定的两个充分条件,推广了已有文献中的结果.最后,通过举例和给出数值模拟说明了结果的有效性.

一般衰减率下脉冲随机泛函微分方程的p阶矩稳定性

研究了具有一般衰减率的脉冲随机泛函微分方程的p阶矩稳定性问题.利用Lyapunov泛函法、随机分析理论和文章所建立的脉冲微分不等式,得到了该方程在一般衰减率下p阶矩稳定性和几乎必然稳定性的一些充分性条件.所得的这些条件既简单又具有一般性,并被应用于讨论了一般衰减率下脉冲随机时滞微分方程的p阶矩稳定性问题.实例表明,所得结果是有效的和实用的.