比例时滞脉冲细胞神经网络的指数稳定性

利用Razumikhin技术和Lyapunov函数方法,分析了比例时滞脉冲细胞神经网络的指数稳定性,获得了比例时滞细胞神经网络全局指数稳定的一个新的充分判据,所得结果推广了已有文献的结果。     

脉冲积分微分方程的一致Lipschitz稳定性

利用Lyapunov函数和Razumikhin技巧研究了脉冲积分微分方程的稳定性,建立了方程零解一致Lipschitz稳定的若干充分条件,并给出例子.     

变分Lyapunov函数方法与脉冲时滞切换系统的稳定性

利用变分Lyapunov函数方法和Razumikhin技巧,建立了脉冲时滞切换系统的变分比较原理,得到了该系统一致渐近稳定的比较结果.     

一类三阶时滞微分方程的全局渐近稳定性

运用“类比法”,在文[5]的基础上构造了一类三阶非线性时滞微分系统的Lyapunov函数,给出了该系统零解的全局渐近稳定性的充分条件,推广了文[4][5]的结果.     

一类脉冲时滞微分方程解的渐近性

通过构造Lyaponov函数,研究一类脉冲时滞微分方程解的渐近性,获得了解趋于0的一些充分条件．     

一类脉冲微分控制系统的指数稳定性

利用Lyapunov函数方法和Razumikhin技巧研究了一类脉冲微分控制系统的指数稳定性（脉冲时刻的状态与时滞有关）,并给出例子说明定理的实用性．     

一类n阶时滞微分方程的脉冲稳定化

本文提出了一类n阶时滞微分方程,给出了该类n阶时滞微分方程解的定义及其可以被脉冲稳定化的定义,并研究了该类时滞微分方程的脉冲稳定化问题。对于此类时滞微分方程,当它不稳定时,通过利用适当的Lyapunov函数,证明了当不稳定的n阶时滞微分方程满足一定的条件时,通过给与适当的脉冲控制,可以将不稳定的时滞微分方程脉冲指数稳定化,并总结成相应的定理和推论。最后给出了一个典型的例子,运用Matlab对所给的例子进行求解分析,验证了所给定理和推论的正确性和有效性。     

变分Lyapunov函数方法与脉冲睚滞切换系统的稳定性

利用变分Lyapunov函数方法和Razumikhin技巧,建立了脉冲时滞切换系统的变分比较原理,得到了该系统一致渐近稳定的比较结果。     

一类脉冲泛函微分系统的集合稳定性

主要考虑一类特殊的脉冲泛函微分系统:{x′=f(t,xt),t≥t0,t≠τk,x(τk)=Ik(x(τk-))+Jk(x(τk--τ)),t=τk,其脉冲函数在每一时刻都带有时滞,因而具有更广泛的实际意义。用Lyapunov函数结合Razumikhin技巧的方法,分别得到了判定集合关于这类系统的解一致稳定和一致渐近稳定的充分条件,由于集合稳定性包含了Lyapunov稳定性,这一结论是对已有结果的改进,也更具有一般性.最后给出例子说明定理的实用性。     

脉冲泛函微分系统的全局指数稳定性分析

利用Lyapunov函数方法和Razumikhin技巧,给出了判定具有无穷滞量的脉冲泛函微分系统全局指数稳定的充分条件,改进了部分已有的结果,并用具体实例说明了结果的有效性.     

脉冲积分-微分系统的稳定性

为研究积分-微分系统的稳定性,本文运用Lyapunov函数直接方法并借助Razumikhin技巧的思想,通过减弱Lyapunov函数沿系统解的导数的限制条件,得到了判断脉冲积分-微分系统零解稳定性的新的直接判定定理.     

模糊微分方程的渐近稳定性

考虑了模糊微分方程u'=f(t,u),利用李雅普诺夫函数的方法得到了方程平凡解渐近稳定的一个充分条件.     

一类三阶时滞微分方程解的渐近稳定性

定义一个Lyapunov泛函,研究如下三阶非线性时滞微分方程解的渐近稳定性：x″′（t）＋g1（x（t）,x＇（t））″（t）＋g2（x（t）,x＇（t））x＇（t）＋f（x（t-r（t））,x＇（t-r（t）））＋h（x（t-r（t）））=0.得到的稳定性结果推广了Cemil Tunc[1]的研究结果.     

一类二阶非线性脉冲时滞微分方程的振动性

考虑一类具脉冲扰动的非线性二阶时滞微分方程,在较为一般的条件下,得到了方程有界振动的充分、必要及充分必要条件.论文的结果,对于非脉冲振动下的方程也是新的.     

一类非线性脉冲时滞差分方程解的振动性和渐近性

研究了一类非线性脉冲时滞差分方程解的振动性和渐近性,得到了一些保证所有解振动和渐近趋于零的充分判据,尤其突出了脉冲效应的关键影响,并给出相关例子．     

脉冲积分—微分系统的Razumikhin型稳定性定理

运用Lyapunov函数直接方法并借助Razumikhin技巧的思想,给出了判断脉冲分—微分系统零解稳定性的新的判定定理.     

广义时延神经网络的渐近稳定性

讨论如下带有时延的广义神经网络模型(dxi)/(dt)=Gi(xi)[bi(xi)-∑nj=1cijdj(xj(t-τj))], i=1,2,...,n,其中,τj＞0为第j个神经元的时延,cij表示第j个神经元在t-τj时刻的输出对第i个神经元的影响强度,t∈I=[t0,∞),x∈Rn.利用Lyapunov函数及推广的Halanay微分不等式,研究了该模型的渐近稳定性,给出了系统指数稳定的几个充分条件及相应的Lyapunov指数.     

时标上脉冲泛函数分系统的稳定性

对时标上脉冲泛函微分系统进行研究.利用Lyapunov函数和Razumikhin技巧得到这类系统稳定性的充分条件.