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.     

随机微分方程平衡θ-Heun方法的稳定性

求解随机微分方程时,为了更好地使数值解逼近解析解,文章将平衡法与 θ-Heun法结合构成平衡θ-Heun法.当控制参数确定时,对于带有乘性噪音的随机微分方程,给出了平衡θ-Heun法均方稳定的条件,并证明了平衡θ-Heun法的指数稳定性.最后的数值算例给出了相关结论的验证,比较了3种Heun方法的稳定性.     

中立型随机延迟微分方程θ-方法的均方稳定性

讨论θ-方法用于求解非线性中立型随机延迟微分方程初值问题时数值解的稳定性,给出了θ-方法均方稳定的一个充分条件.     

随机时滞静态神经网络的均方指数稳定性

研究了一类随机时滞静态神经网络的稳定性问题,利用随机分析的知识和M-矩阵的理论,给出了一些新结果,并推广了有关文献中的结论。     

具有混合时滞Cohen-Grossberg随机神经网络的均方指数稳定性

研究了具有时变时滞与分布时滞的随机Cohen-Grossberg神经网络的均方指数稳定性.运用It微分公式沿所考虑的神经网络对构造的Lyapunvo函数进行微分,利用时滞微分不等式得到其均方指数稳定的几个充分判据.仿真例子证明了结果的有效性.     

随机时滞Hopfield神经网络的均方指数稳定性

利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函和Ｉｔｏ公式，研究了具有时滞的随机Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的均方指数稳定性．证明了三条定理和三个推论．当随机扰动为零时，便得到确定性的时滞神经网络指数稳定的结果．     

随机时滞Hopfield神经网络的均方指数稳定性

利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ泛函数和Ｉｔｏ公式，研究了具有时滞的随机Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型神经网络的均方指数稳定性，证明了三条定理和三个推论，当随机扰动这零时，便得到确定性的时滞神经网络指数稳定的结果。     

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.     

时滞随机微分方程解的几乎必然指数稳定性

讨论了时滞随机微分方程解的几乎必然指数稳定性:作为应用讨论了线性时滞Ito型方程的几乎必然指数稳定性,类似的结果可扩展到带位置参数的时滞半鞅型方程上:其中F(x,t)-C-半鞅,x-位置参数     

非线性随机微分方程Milstein方法的均方稳定性

将Milstein方法应用于一般的非线性随机微分方程,证明了此数值方法是均方稳定的,并给出该方法满足均方稳定性的条件.     

具有变时滞的随机向量差分方程的均方指数稳定性

利用Holder不等式,时滞差分不等式以及非负矩阵谱半径的性质,得到了一类具有变时滞的随机向量差分方程的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.     

中立型时滞随机微分方程数值解的指数稳定性

讨论了中立型时滞随机微分方程向后欧拉与前后欧拉数值解的几乎处处渐近指数稳定性,结果表明,在给定条件下,对于任意初值,用向后欧拉方法与前后欧拉方法得到非线性中立型时滞随机微分方程的数值解都是几乎处处渐近指数稳定的。     

脉冲随机微分方程的a．S．指数稳定性

基于Itσ随机微积分理论,运用Lyapunov函数的方法,Borel－Cantelli引理及随机分析技巧得到了带脉冲随机微分方程零解a．s．指数稳定的条件．     

求解多延迟中立型系统的数值稳定性

分析了用线性多步法求解一类多延迟中立型系统数值解的稳定性,在一定的Largrnge插值条件下,给出并证明了求解多延迟中立型系统的线性多步法数值稳定的充分必要条件.     

T-stability of numerical solutions for linear stochastic differential equations with delay

In this paper, T-stability of the Euler-Maruyama method is taken into account for linear stochastic delay differential equations with multiplicative noise and constant time lag in the Under a certain condition for coefficients, T-stability of the numerical scheme is researched. Moreover, some numerical examples will be presented to support the theoretical results.     

随机延迟微分方程分裂向后欧拉方法的T-稳定性(英文)

研究带有乘性噪声的线性随机延迟微分方程分裂向后欧拉方法的T-稳定性,将带有特定驱动过程的数值方法应用于试验方程,通过对所得到的差分格式的分析,得到分裂向后欧拉方法 T-稳定的充分条件.     

随机微分方程Milstein方法的稳定性

基于随机微分方程的两类试验方程，即噪声为增加噪声和附加噪声的两种情况，讨论了求解标量自治随机微分方程的Milstein数值方法的三种稳定性：A-稳定性、均方稳定性和T-稳定性．得出确定性情形的A-稳定性延伸到随机性情形时保持不变的结论，给出了当试验方程的参数为实数时方法的均方稳定域．     

Ch空间中无限时滞随机泛函微分方程解的估计

利用Ito公式、BDG不等式及Holder不等式,在C(h)空间中得到无限时滞随机泛函微分方程解的P阶矩估计、样本Liapunov指数估计,并进一步得到P阶矩的连续性等结论.