G-布朗运动驱动的随机微分方程的全局渐近稳定性

利用一致渐近稳定函数,对G-布朗运动驱动的随机微分方程给出了其平凡解在拟必然意义下全局渐近稳定的一个充分条件,通过例子展示了结果的有效性。

一类具有时变时滞的复值忆阻神经网络的全局一致渐近稳定性

利用Yang不等式以及构造Lyapuonv函数等技巧,给出了一类具有时变时滞的复值忆阻神经网络平衡点的全局一致渐近稳定性的新结果。最后,通过实例验证了所得结果的有效性和可行性。

一类生态方程局部渐近稳定的充要条件和全局渐近稳定的充分条件

本文研究了三维生态竞争模型x′1=x1(1-x1-αx2-βx3),x′2=x2(1-βx1-x2-αx3),x′3=x3(1-αx1-βx2-x3)得到该系统的正平衡点的局部渐近稳定的充要条件和全局渐近稳定的充分条件。

一类SIS流行病传播数学模型全局渐近稳定性

研究一类SIS流行病传播数学模型,得到决定疾病灭绝和持续生存的阈值———基本再生数.当基本再生数小于等于1时,仅存在无病平衡点;当基本再生数大于1时,除存在无病平衡点外,还存在惟一的地方病平衡点.证明了各个平衡点的全局渐近稳定性,减弱了文献(一类具有非线性接触率的种群力学流行病模型分析[J].四川师范大学学报(自然科学版),2002,25(3):261～263.)平衡点全局渐近稳定的条件,该文献的结论可作为本文的推论;计算机数值模拟了临界情形无病平衡点可能的稳定性.

一类延迟神经网络的全局渐近稳定性

针对一类能够由中立型变延迟非线性微分方程描述的神经网络模型,通过构造一个Lyapunov-Krasovskii泛函,给出了平衡点惟一性和全局渐近稳定的充分条件.所得到的稳定判据不依赖于时间延迟大小,不要求神经元激励函数的有界性、严格单调性和可微性,只与连接矩阵和延迟的导数项有关,且该稳定判据能够表示成线性矩阵不等式形式,易于求解验证.

具变时滞Lotka-Volterra系统的全局渐近稳定性

利用Lyapunov函数方法研究了具变时滞Lotka Volterra系统的渐近稳定性,得到一些新结果,推广并改进了已有的一些相关结果.

具有常数输入的SEIS模型的全局渐近稳定性

讨论一类具有常数输入且传染率为非线性的SEIS流行病传播数学模型,给出了决定疾病灭绝和持续生存的基本再生数R_0.当R_0<1时,无病平衡点全局渐近稳定;当R_0>1时,利用第二加性复合矩阵证明了惟一地方病平衡点全局渐近稳定.

基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络的全局渐近稳定性

研究了分数阶复值神经网络的稳定性.针对一类基于忆阻的分数阶时滞复值神经网络,利用Caputo分数阶微分意义上Filippov解的概念,研究其平衡点的存在性和唯一性.采用了将复值神经网络分离成实部和虚部的研究方法,将实数域上的比较原理、不动点定理应用到稳定性分析中,得到了模型平衡点存在性、唯一性和全局渐近稳定性的充分判据.数值仿真实例验证了获得结果的有效性.

具有时滞和反馈控制的非自治Schoner模型的持续生存与全局渐近稳定性(英文)

讨论了具有时滞和反馈控制的非自治Schoner模型,得到了系统一致持续生存和全局渐近稳定的充分条件。

一类具比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

本文应用M-矩阵理论和构造合适的Lyapunov泛函,对具比例时滞细胞神经网络进行研究,得到确保该系统的平衡点存在唯一与全局渐近稳定的时滞依赖的充分条件.其次通过变换将这个系统等价变换成具常时滞与变系数的细胞神经网络,再通过M-矩阵理论和构造合适的Lyapunov泛函,得到确保该网络平衡点存在唯一与全局渐近稳定的时滞独立的充分条件.最后给出两个数值算例验证所得结果的正确性和与以往结果相比较低的保守性,并根据比例时滞因子的情况,分析了所得时滞依赖与时滞独立的条件的适用范围.

一类非线性时滞微分方程的全局一致渐近稳定性

研究了一类带有时滞的非线性动力系统的渐近行为.利用非线性测度以及微分不等式技巧,得到了系统全局一致渐近稳定的一个充分条件,改进了Kolmanovskii与Myshkis的相关结果.

具有脉冲和时滞的Lotka-Volterra系统的正周期解的存在性和全局渐近稳定性

主要研究具有脉冲和时滞的Lotka-Volterra系统的五周期解的存在性和全局渐近稳定性.

一类中立型时滞神经网络的全局渐近稳定性

讨论了一类带有时滞的中立型神经网络的稳定性问题。通过构造Lyapunov-Krasovskii泛函,利用矩阵Schur补性质研究了此类中立型时滞神经网络模型的全局渐近稳定性,得出基于矩阵特征值的稳定性的充分判据,并给出基于矩阵特征值的时滞Hopfield神经网络全局渐近稳定性的充分条件;数值仿真检验了结果的有效性。

非线性差分方程x_(n+1)=f(x_n,x_(n-k))的全局渐近稳定性(英文)

考虑了非线性差分方程xn+1=f(xn,xn-k),n=0,1,…,其中k∈{1,2,…,},f(u,v)关于u递增,关于v递减,初始值x-k,x-k+1,…,x0∈(0,+∞),得到这个方程的唯一正平衡点是全局渐近稳定的一个充分条件.

一类具比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

研究一类具比例时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性问题。通过一个非线性变换,将具比例时滞细胞神经网络等价变换成一类具常时滞变系数的细胞神经网络;通过同胚映射理论和构造合适的Lyapunov泛函,得到平衡点存在唯一且全局渐近稳定的充分条件。数值算例及仿真结果验证了所得结果的正确性。

一类差分方程的全局渐近稳定性

本文主要研究差分方程x_(n+1)=∑ti=1a_ix_(n-m_i)/(q+∑t i=1c_ix_(n-m_i)+∑s k=1 b_kx_(n-n_k)),n=0,1,…的全局性质,记A=∑t i=1 a_i,B=∑s k=1 b_k,C=∑t i=1 c_i和l=max{m_t,n_s},其中a_i0,c_i>0 for all 1≤i≤t,b>0 for all 1≤k≤s,q<A,B≠C,0≤m_1<m_2<…<m_t,0≤n_1<n_2<…>n_s,and{m_1,m_2,…,m_t}∩{n_1,n_2,…,n_s}=?,初始值为正实数。通过构造恰当的方程组和二元函数,证明该方程的唯一平衡解是局部稳定的并且是全局吸引子,得到其平衡解是全局渐近稳定的结论。

多时滞和分布时滞细胞神经网络的全局渐近稳定性

应用Young不等式技术和构造适当的Lyapunov函数,研究了同时具有多时变时滞和分布时滞的细胞神经网络的全局渐近稳定性问题.得出了时滞细胞神经网络的平衡点全局渐近稳定的几个充分判据.与现有一些文献中的结果相比,所得到的这些判据具有保守性小,适用范围宽等特点.仿真示例验证了所得结果的有效性.

基于比率的三种群捕食系统的持久性与全局渐近稳定性

研究一类具有连续时滞和基于比率的两个捕食者和一个食饵的三种群系统,证明了该系统在适当条件下的一致持久性;通过构造Lyapunov泛函,给出了该系统在有时滞情况下的正平衡点全局渐近稳定的充分条件.

基于LMI的随机时滞神经网络的全局渐近稳定性分析

研究了一类时变时滞与分布时滞的随机神经网络模型的全局渐近稳定性,该模型考虑了神经网络的随机扰动性.通过构造适当的Lyapunov泛函,以线性矩阵不等式的形式给出了系统全局渐近稳定的充分条件.最后,数值算例说明了结果的正确性.

一类三阶双滞量时滞微分方程的全局渐近稳定性

运用类比法构造Lyapunov函数,讨论了一类三阶双滞量时滞微分方程的全局渐近稳定性,给出了其零解全局渐近稳定的充分性准则.