一类随机时滞微分方程的均方指数稳定性

研究了一类随机时滞微分方程的均方指数稳定性问题.利用Gronwall引理,不等式技巧和随机分析的知识,给出了在均方意义下系统均方指数稳定的代数判据.     

一类随机微分方程Runge-Kutta方法的指数稳定性

为进一步研究随机微分方程的稳定性,给出了随机微分方程的二级Runge-Kutta方法的算法格式,研究了二级显式随机Runge-Kutta方法的均方稳定和指数稳定的条件,并证明了对于线性检验方程,均方稳定性和指数稳定性的关系.     

变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性分析

利用Lyapunov泛函及随机分析技巧研究一类变时滞的随机模糊细胞平衡点的均方指数稳定性,得到了均方指数稳定性的充分条件.该模型同时考虑了模糊不确定性和随机不确定性,更加接近真实的神经网络.最后给出一个例子证明结论的有效性.     

具有分布时滞的随机中立型系统的均方指数稳定性

文章讨论具有分布时滞的随机中立型系统的均方指数稳定性.根据线性矩阵不等式方法,得到了一个关于随机中立型系统时滞相关的均方指数稳定性判据.数值例子说明了此方法的可行性和有效性.     

一类混合中立型随机泛函微分方程的均方指数稳定性

研究了一类混合中立型随机泛函微分方程的均方指数稳定性.借助停时序列证明了此类随机系统解的存在唯一性，再利用比较原理和反证法建立了判定混合中立型随机泛函微分方程均方指数稳定的新准则.     

求解随机微分方程PL方法和RS方法的稳定性

文章给出了随机微分方程的二阶Runge-Kutta方法的算法格式,研究了PL方法和RS方法用于求解线性检验方程的均方稳定、指数稳定和T-稳定的条件,并证明了对于Stratonovich型随机微分方程的一种特殊形式——线性检验方程,均方稳定和指数稳定的等价性。     

变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性研究

研究变时滞随机模糊细胞神经网络的均方指数稳定性,利用Ito公式及Lyapunov泛函方法得到其均方指数稳定的判据,并举例说明了理论结果的有效性.     

参数不确定分布时滞随机微分系统的指数稳定性

讨论了一类具参数不确定性及分布滞后的线性随机微分系统,旨在研究更为广泛的一类线性随机滞后微分系统的均方指数稳定性．文中给出了时滞依赖的均方指数稳定的代数判据,并通过一个实例表明了文中方法的正确性及适用性．     

随机基因调控网络的指数稳定性

对由分形布朗运动驱动的随机基因调控网络(genetic regulatory networks,GRNs)进行了均方指数稳定性分析.通过构造Lyapunov函数和采用线性矩阵不等式,得到了均方意义下GRNs随机模型指数稳定的充分条件,同时也得到了标准布朗运动扰动的GRNs的相应结果.     

随机时滞系统指数稳定的鲁棒性

研究了一类半线性随机时滞系统的指数稳定性,建立了这类系统均方指数稳定和几乎必然指数稳定的判据     

求解变延迟随机微分方程Heun法的稳定性

文章利用线性插值的Heun法,研究了此法用于求解随机变延迟微分方程的稳定性,得到了在噪声为乘性噪声时,Heun法用于求解标量非自治随机微分方程的均方稳定性和指数稳定性的充要条件,并指出均方稳定性和指数稳定性是等价的。     

中立型分布参数随机系统的指数稳定性

基于随机Fubini定理,将随机偏微分方程描述的系统转化为用相应的随机常微分方程来描述．利用关于空间变量平均的Lyapunov函数与Ito公式．通过对所构造的Lyapunov泛函在Ito微分规则下对相应系统求导的方法,研究了中立型分布参数随机系统的均方指数稳定性,得到了系统均方指数稳定的充分条件．     

带跳随机延迟微分方程半隐式Euler方法的均方指数稳定性

研究带跳随机延迟微分方程半隐式Euler方法的均方指数稳定性.将半隐式Euler方法应用到维纳过程和泊松过程驱动下的非线性随机延迟微分方程上进行讨论,给出了半隐式Euler方法的均方指数稳定性的条件.     

随机时滞微分方程的随机线性θ方法的均方指数稳定性

给出了随机时滞微分方程随机线性θ方法的均方指数稳定性的充分条件,证明了当扩散系数高度非线性（即不满足线性增长条件）时,随机线性θ方法仍可能均方指数稳定。本文研究结果在相同条件下加强了Huang在文献[5]中关于随机线性θ方法稳定性的结果。     

两类非线性随机微分系统的鲁棒控制

研究了两类非线性随机微分系统均方意义下鲁棒均方指数稳定性问题。系统中含有不确定性非线性多时滞扰动，利用Lyapunov-Krasovskii方法、范数的性质及Riccati方程等工具提出了相应的非线性状态反馈控制器，它们可保证所讨论的系统是均方指数稳定性的。     

S-分布时滞随机高阶Hopfield神经网络的均方指数稳定性

考虑了一类具有S-分布时滞随机高阶Hopfield神经网络模型的动力行为.利用Lyapunov泛函方法、随机分析理论和不等式技巧,研究了网络的均方指数稳定性,给出了均方稳定性判据,并以实例证明了结论的正确性.     

具时变时滞的随机模糊Cohen-Grossberg神经网络的均方指数输入状态稳定性（英文）

本文对具随机和时变时滞效应的模糊Cohen-Grossberg神经网络的均方指数输入/状态稳定性进行了研究.利用Razumikhin技巧和时滞微分不等式,本文得到了神经网络的均方指数输入对状态稳定性的充分条件,并给出了一个例子来说明该方法的有效性.     

一类带Poisson跳的随机森林发展系统数值解的稳定性

根据显式Euler数值方法,构造一类带Poisson跳的随机森林发展系统的数值解,并运用Burkholder-Davis-Gundy不等式、Gronwall引理和Kolmogorov不等式对随机时变森林发展系统解的均方稳定性和指数稳定性进行讨论,得到数值解均方稳定和指数稳定的充分条件.     

一类具有时延和丢包的网络系统的H_∞均方指数稳定控制

考虑了具有随机网络诱导时延和丢包的不确定网络控制系统的H_∞均方指数稳定控制问题.通过把随机时延和丢包看做满足区间Bernoulli分布的随机等价时延,建立网络控制系统新模型.基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出使网络系统均方指数稳定的H_∞控制器设计方法.数值算例说明了所提方法的有效性.     

随机森林发展系统数值解的指数稳定性

研究了一类随机时变森林发展系统,考虑了外部环境对系统的影响.对随机森林发展系统的解以及数值解的均方指数稳定性进行了讨论,并给出了解决此类问题的方法与步骤.根据Euler方法,构造了系统的数值解,利用等距法得到了数值解均方指数稳定的充分必要条件.所得结论是对已有结论的推广和完善.