大熊猫种群具有时滞的离散增长模型

根据大熊猫种群的幼少组所有个体对各群数量的贡献要延迟到它们性成熟之后的“时滞”事实，建立“具时滞的离散时间增长模型”，描述大熊猫种群数量动态及其对这种群数量的预测，其结果表明，大熊猫种群数量变动是维持在一动态平衡状态下的波动，这各 动性更直实地同野生大熊猫种群动态的自然规律。     

具有分布时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

利用非负矩阵的谱半径和M-矩阵的性质,以及不等式分析技巧研究了具有分布时滞和脉冲的Cohen-Grossberg神经网络,得到了其平衡点存在性和指数稳定性的充分判据,结果去掉了放大器函数αi(s)(i=1,2,…,n)的上界限制,从而推广了一些文献的结果.     

一类时滞方程的适定性

通过设立半群的方法，研究了形如：x＇（t）=A0x（t）＋∑i=1^pAix（t—hi），t≥0的一类时滞方程的解的适定性，其中A0是Banach空间X上解析半群{e^A0t，t≥0}的无穷小生成元，Ai（i=1，2，…，p）均为（γ—A0）^α-相对有界线性算子，其中0〈α〈1，γ〉ω0（A0）为解析半群{e^A0t，t≥0}的增长界。     

具有不同时间尺度的分布时滞竞争神经网络的指数稳定性

运用分析方法结合微分不等式技巧研究了具有不同时间尺度的分布时滞竞争神经网络的指数稳定性,并取得了其指数稳定性的一个充分条件。     

带分布时滞具有阶段结构捕食系统全局渐近性质

讨论了二种群的捕食与被捕食数学模型.首先给出解的存在及惟一性,再用上下解方法研究耦合半线性抛物方程组的动力学行为,并给出了解的全局渐近性质.     

带分布时滞具有阶段结构捕食系统全局渐近性质

讨论了二种群的捕食与被捕食数学模型。首先给出解的存在及惟一性,再用上下解方法研究耦合半线性抛物方程组的动力学行为,并给出了解的全局渐近性质。     

分布时滞模糊BAM神经网络模型的指数稳定性

详细介绍了一类具分布时滞的模糊BAM（Bi·direction Associate Memory）神经网络模型．在合适的条件下,通过数学分析技巧和压缩映像原理,证明了模型平衡点的存在唯一性;通过构造Liapunov泛函,利用Lipschitz激励函数性质,获得了平衡点的指数稳定性．     

一个具有时滞的人口增长模型的稳定性

本文考虑一个具有时滞的人口增长模型，得到保证其平衡点为全局吸引或一致稳定的若干充分条件，所得结果不仅推广了Ｓｕｇｉｅ的新近结果，而且也解决了Ｋｕａｎｇ提出的一个公开问题。     

大熊猫种群具时滞的离散增长模型

根据大熊猫种群的幼少组所有个体对种群数量的贡献要延迟到它们性成熟之后的“时滞”事实，建立“具时滞的离散时间增长模型”，描述大熊猫种群数量动态及其对种群数量的预测．其结果表明，大熊猫种群数量变动是维持在一动态平衡状态下的波动．这种波动性更真实地反映了野生大熊猫种群动态的自然规律     

一类具有分布时滞的Hopfield神经网络的稳定性

利用谱半径和不等式分析技巧研究了一类具有分布时滞的Hopfield神经网络模型的全局指数稳定性,得到了全局指数稳定性的一些充分判别条件,推广了一些文献的结果．     

基因种群年龄依赖模型的偏指数增长性

本给出一类基因种群年龄依赖非线性模型当基因转移率和合成率均依赖基因总数时的偏指数增长性，主要工具是共轭扰动半群。     

具有有限分布延时的一类神经网络的全局指数耗散性

通过构造径向无界正定的Lyapunov函数,研究了一类具有有限分布延时的神经网络的全局指数耗散性,在假定延时可微的情况下,给出了几个确保网络全局耗散性的充分条件．最后通过一个数值例子说明条件的有效性．     

一类时滞分布参数系统的指数渐近稳定性

研究了一类时滞分布参数系统的稳定性，给出了系统指数渐近稳定的充分条件，并对相应的系数不确定系统进行了研究，获得了鲁棒指数渐近稳定的判别准则。     

具有分布式时滞的模糊神经网络的指数稳定性

研究具有分布式时延的模糊神经网络的指数稳定性.仅要求反馈核函数满足∫0th(s)ds=1,利用均值不等式和Lyapnunov泛函,得出了该模型的全局指数稳定性的一个充分条件.通过实例,说明本文结果是可行的.     

用鞅方法定价指数O-U过程模型

在期权定价的鞅方法中最重要是找到等价鞅测度,使得贴现的股票价格过程是鞅.讨论了指数O U过程模型所对应的指数鞅成立的条件,并用鞅方法定价了指数O U过程模型双向欧式期权.     

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．     

Delay-Dependent Exponential Stability of Stochastic Delayed Recurrent Neural Networks with Markovian Switching

The exponential stability problem is investigated for a class of stochastic recurrent neural networks with time delay and Markovian switching. By using Ito＇s differential formula and the Lyapunov stability theory, sufficient condition for the solvability of this problem is derived in term of linear matrix inequalities, which can be easily checked by resorting to available software packages. A numerical example and the simulation are exploited to demonstrate the effectiveness of the proposed results.     

具脉冲出生和连续接种的时滞传染病模型稳定性分析

考虑多种传染病并存,建立了一类具脉冲出生和连续接种的时滞传染病系统.利用频闪映射方法,得到了系统的无病周期解.运用脉冲时滞微分方程理论,证明了当临界值R*1时,无病周期解是全局吸引的.     

具有随机支出的带延迟的对偶保险风险模型

该文考虑了在带延迟的对偶风险模型中支出服从指数分布的情况.首先,运用无穷小分析法以及随机过程的基本理论推导出破产时间的拉普拉斯变换、破产概率和破产时间的期望所满足的积分-微分方程; 其次,运用常微分方程方法得到了当随机支出和收入变量均为指数分布时的破产概率和相关破产时间的解析表达式; 最后,列举了数值实例来论证在模型中的某些参数对破产概率的影响.